> Fjern personlig identifiserbar informasjon fra datasett, slik at personene som dataene beskriver forblir anonyme
Dataanonymiseringsverktøy er programvareløsninger utviklet for å beskytte sensitiv informasjon ved å endre personlige identifikatorer i et datasett. De transformerer eller maskerer data slik at den opprinnelige informasjonen ikke lett kan spores tilbake til en enkeltperson, og sikrer at personvernet til de registrerte opprettholdes.
Dataanonymiseringsverktøy bruker flere nøkkelteknikker for å skjule sensitiv informasjon:
Erstatter originaldata med fiktive, men likevel realistiske data som ikke har noen reell verdi.
Erstatter identifiserbar informasjon med pseudonymer eller plassholdere, som kun kan reverseres med en spesiell nøkkel.
Reduserer presisjonen til data, for eksempel å gjøre en spesifikk alder om til en aldersgruppe.
Legger til "støy" til data, forvrenger den akkurat nok til å forhindre nøyaktig identifikasjon samtidig som de generelle mønstrene beholdes.
Gjennom bruk av dataanonymiseringsverktøy kan helseorganisasjoner trygt dele informasjon om kliniske forsøk med forskere. Ved å fjerne personlige identifikatorer opprettholdes pasientens personvern, noe som muliggjør forskning og innovasjon uten at det går på bekostning av konfidensialitet.
Gjennom bruk av dataanonymiseringsverktøy kan helseorganisasjoner trygt dele informasjon om kliniske forsøk med forskere. Ved å fjerne personlige identifikatorer opprettholdes pasientens personvern, noe som muliggjør forskning og innovasjon uten at det går på bekostning av konfidensialitet.
Gjennom bruk av dataanonymiseringsverktøy kan helseorganisasjoner trygt dele informasjon om kliniske forsøk med forskere. Ved å fjerne personlige identifikatorer opprettholdes pasientens personvern, noe som muliggjør forskning og innovasjon uten at det går på bekostning av konfidensialitet.
Helsetjenester, finans og andre bransjer står overfor konstante cybertrusler. IBMs Cost of a Data Breach Report 2024 avslører at gjennomsnittskostnaden for et datainnbrudd nådde rekordhøye 4,88 millioner dollar, en økning på 10 % fra året før og et rekordhøyt nivå. Data som hadde blitt maskert ved hjelp av dataanonymiseringsverktøy, ville sannsynligvis ikke blitt påvirket av et slikt brudd.
Et datamaskeringsverktøy hjelper til med å forberede dokumenter for tredjeparts bruk ved å maskere eller fjerne personlige identifikatorer, sikre personvern og overholdelse av databeskyttelsesbestemmelser samtidig som informasjonens nytte og integritet opprettholdes.
Lingvanex dataanonymiseringsverktøy konverterer private data til tekst med plassholdere ved å maskere navngitte enheter. Denne prosessen innebærer å identifisere og erstatte sensitiv informasjon som navn, adresser og andre personlige identifikatorer med generiske plassholdere, og sikre datapersonvern og samsvar samtidig som dokumentbruken beholdes.
Lingvanex dataanonymiseringsverktøy konverterer private data til tekst med plassholdere ved å maskere navngitte enheter. Denne prosessen innebærer å identifisere og erstatte sensitiv informasjon som navn, adresser og andre personlige identifikatorer med generiske plassholdere, og sikre datapersonvern og samsvar samtidig som dokumentbruken beholdes.
Bare en lokal løsning kan brukes for dataanonymiseringsverktøy for å sikre maksimal datasikkerhet og samsvar. Det lar organisasjoner opprettholde full kontroll over sensitiv informasjon, forhindre eksterne brudd og sikre at databehandling skjer i et sikkert, kontrollert miljø.
Ved å automatisk maskere eller fjerne personlige identifikatorer i dokumenter, hjelper et dataanonymiseringsverktøy å eliminere menneskelige feil. Dette sikrer konsistent og nøyaktig anonymisering, forbedrer datavern, samsvar og effektivitet, samtidig som det reduserer risikoen for utilsiktet avsløring av sensitiv informasjon.
Data kan anonymiseres ved å fjerne eller endre personlige identifikatorer gjennom teknikker som datamaskering, pseudonymisering, generalisering og å legge til støy (forstyrrelse).
Anonymiseringsprogramvare er et verktøy som modifiserer data for å fjerne eller skjule personlige identifikatorer, noe som gjør det vanskelig eller umulig å spore dataene tilbake til bestemte individer.
Et eksempel på anonymisering er å erstatte personlige telefonnumre med et generisk format. For eksempel, i stedet for å lagre '555-123-4567', kan nummeret anonymiseres til 'XXX-XXX-4567.' På denne måten skjules individets spesifikke telefonnummer, noe som gjør det umulig å identifisere dem fra datasettet.
Anonymisering kan være utfordrende med komplekse datasett, men spesialiserte verktøy gjør prosessen mye enklere ved å automatisere fjerning eller endring av sensitiv informasjon, og sikrer personvern uten å kreve dyp teknisk ekspertise.
Datamaskering skjuler data på en måte som kan gjenopprettes senere, mens anonymisering irreversibelt fjerner eller endrer identifiserende informasjon for å forhindre re-identifikasjon.
Anonymisering brukes for å beskytte personvernet, overholde databeskyttelsesbestemmelser som GDPR, og minimere risikoen for å gjenidentifisere enkeltpersoner i datasett.
Forespørselen din er sendt
We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.
The cookies that are categorized as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site.
We also use third-party cookies that help us analyze how you use this website, store your preferences, and provide the content and advertisements that are relevant to you. These cookies will only be stored in your browser with your prior consent.
You can choose to enable or disable some or all of these cookies but disabling some of them may affect your browsing experience.
Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.
Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.
Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.
Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.
