Sarus

Sarus ir privātuma slānis analītikai un AI, kas atrodas starp datu avotiem un analītiķiem, ļaujot strādāt ar jutīgiem datiem, nepārklājot tos. Tas piemēro privātuma garantijas katram vaicājumam, izmantojot diferenciālo privātumu, sintētiskos datus un privātumu saglabājošu vaicājumu pārrakstīšanu, vienlaikus atbalstot izvietojumus uz vietas vai publiskajā mākonī. Šī pieeja palīdz pētījumiem, analītikai un AI lietojumiem droši un atbilstoši atklāt datu vērtību.

• Savienotāji: dabiskā veidā savieno ar datubāzēm, datu noliktavām (lakehouse) un mākoņu krātuvēm, nepārvietojot datus.
• Privātuma politikas: definē iznākumus (syntētiskie dati, agregāti, diferenciālais privātums iznākumi) un uzrauga visu apstrādi.
• Audita žurnālu uzskaite: pilna vaicājumu uzraudzība atbilstībai.
• Sintētiskie dati: augstas atbilstības sintētiskie dati ar diferenciālo privātumu (DP) apmācīti, kas saglabā sadalījumus.
• Analītika & BI: SQL API un BI savienotāja atbalsts populāriem rīkiem (Power BI, Tableau, Metabase).
• Mašīnmācība: Python SDK, lai veiktu attālinātu datu apstrādi, ievērojot privātumu (DP) pēc vajadzības.
• Datu darbība: vaicājuma rezultātus pārsūti uz ārējiem galapunktiem, nepārklājot personisko informāciju.
• Privātuma saglabājošs DP, privātuma vadīta vaicājumu pārrakstīšana un iznākuma līmeņa kontrole, lai nodrošinātu privātumu sarežģītos datu plūsmās.

• Stingras privātuma garantijas: diferenciālais privātums, sintētiskie dati un uz vietas īstenota politikas ievērošana vaicājumu pārrakstīšanā.
• Dati nekad neiziet no datu īpašnieku kontroles: analītiķi strādā ar attālinātiem datiem, bez tiešas piekļuves neapstrādātiem datiem.
• Atbilstībai draudzīgs: detalizēti auditēšanas žurnāli un vienkāršotas privātuma/atbilstības darba plūsmas.
• Datu vērtība starp sistēmām: iegūsti ieskatus visās sistēmās, nezaudējot privātumu.
• Atbalsta AI/ML darba plūsmas un LLM izmantošanu ar privātuma garantijām.
• Elastīga izvietošana: uz vietas vai tavā publiskajā mākonī (Docker vai Kubernetes) ar plašu avotu savienotāju klāstu.