Sarus

Η Sarus είναι το επίπεδο ιδιωτικότητας για αναλύσεις και AI που βρίσκεται ανάμεσα σε πηγές δεδομένων και αναλυτές, διευκολύνοντας εργασία σε ευαίσθητα δεδομένα χωρίς να τα αποκαλύπτει. Εφαρμόζει εγγυήσεις ιδιωτικότητας σε κάθε ερώτημα χρησιμοποιώντας διαφορική ιδιωτικότητα, συνθετικά δεδομένα και επαναγραφή ερωτημάτων με προστασία ιδιωτικότητας, ενώ υποστηρίζει υλοποιήσεις σε εγκαταστάσεις ή σε δημόσιο νέφος. Αυτή η προσέγγιση βοηθά περιπτώσεις έρευνας, ανάλυσης και χρήσης AI να αξιοποιήσουν την αξία των δεδομένων με ασφάλεια και συμμόρφωση.

• Συνδετήρες: συνδέονται ενσωματωμένα με βάσεις δεδομένων, data warehouses / lakehouses, και αποθηκεύσεις στο νέφος χωρίς μετακίνηση δεδομένων.
• Πολιτικές Ιδιωτικότητας: ορίζουν εξόδους (συνθετικά δεδομένα, αθροίσματα, εξόδοι με διαφορική ιδιωτικότητα) και ελέγχουν κάθε επεξεργασία.
• Καταγραφή Ελέγχων: πλήρης καταγραφή ερωτημάτων για συμμόρφωση.
• Συνθετικά Δεδομένα: συνθετικά δεδομένα υψηλής πιστότητας, εκπαιδευμένα με DP (διαφορική ιδιωτικότητα) που διατηρούν τις κατανομές.
• Analytics & BI: Υποστήριξη API SQL και σύνδεσμου BI για τα κοινά εργαλεία (PowerBI, Tableau, Metabase).
• Μηχανική Μάθηση: Python SDK για να τρέχει απομακρυσμένη επεξεργασία δεδομένων με επιβολή προστασίας ιδιωτικότητας (DP) όταν χρειάζεται.
• Ενέργεια σε Δεδομένα: στέλνει τα αποτελέσματα ερωτημάτων σε εξωτερικά σημεία χωρίς έκθεση προσωπικών δεδομένων.
• Ιδιοτυπική Προστασία DP, Επαναγραφή Ερωτημάτων με Προτεραιότητα στην Ιδιωτικότητα και Έλεγχος Εξόδων σε επίπεδο για τη διασφάλιση της ιδιωτικότητας σε πολύπλοκα pipelines.

• Ισχυρές εγγυήσεις ιδιωτικότητας: διαφορική ιδιωτικότητα, συνθετικά δεδομένα και επαναγραφή ερωτημάτων με πολιτικές σε πραγματικό χρόνο.
• Τα δεδομένα δεν φεύγουν από τον έλεγχο των κατόχων τους: εσύ ως αναλυτής εργάζεσαι σε απομακρυσμένα δεδομένα χωρίς άμεση πρόσβαση στα πρωτότυπα.
• Ευέλικτη συμμόρφωση: λεπτομερείς καταγραφές ελέγχων και απλοποιημένες ροές εργασιών ιδιωτικότητας/συμμόρφωσης.
• Αξία δεδομένων διαχέεται ανά τα συστήματα: απελευθερώνεις γνώσεις από δεδομένα σε διάφορα συστήματα χωρίς παραβίαση της ιδιωτικότητας.
• Υποστηρίζει ροές AI/ML και τη χρήση LLM με εγγυήσεις ιδιωτικότητας.
• Ευέλικτη εγκατάσταση: σε εγκαταστάσεις ή σε δημόσιο νέφος (Docker ή Kubernetes) με ευρεία γκάμα συνδετήρων πηγών δεδομένων.