Sarus

Sarus é a camada de privacidade para analytics e IA que fica entre as fontes de dados e os analistas, permitindo trabalhar com dados sensíveis sem expô-los. Ela aplica garantias de privacidade em cada consulta usando privacidade diferencial, dados sintéticos e reescrita de consultas com preservação de privacidade, enquanto suporta implementações locais ou na cloud pública. Esta abordagem ajuda casos de uso de pesquisa, analytics e IA a desbloquear o valor dos dados de forma segura e em conformidade.

• Conectores: conecta nativamente a bases de dados, armazéns de dados / lagos de dados e armazenamentos em nuvem sem mover dados.\n- Políticas de Privacidade: definem saídas (dados sintéticos, agregados, saídas com privacidade diferencial) e auditam todo o processamento.\n- Registo de Auditoria: auditoria completa de consultas para conformidade.\n- Dados Sintéticos: dados sintéticos de alta fidelidade, treinados com privacidade diferencial (DP), que preservam as distribuições.\n- Analítica & BI: suporte à API SQL e conector BI para ferramentas comuns (Power BI, Tableau, Metabase).\n- Aprendizagem de Máquina: SDK de Python para executar processamento remoto de dados com aplicação de privacidade (DP) quando necessário.\n- Ação Sobre os Dados: enviar os outputs de consultas para endpoints externos sem expor informações pessoais.\n- Privacidade diferencial com preservação, Reescrita de consultas com foco na privacidade e Controlo ao nível de saída para assegurar privacidade em pipelines complexos.

• Garantias de privacidade fortes: privacidade diferencial, dados sintéticos e reescrita de consultas com políticas aplicadas em tempo real.\n- Os dados nunca saem do controlo dos proprietários dos dados: os analistas trabalham com dados remotos sem acesso direto aos dados brutos.\n- Compatibilidade com conformidade: registo de auditoria detalhado e fluxos de privacidade/conformidade simplificados.\n- Valor dos dados através de silos: desbloquear insights de dados entre sistemas sem comprometer a privacidade.\n- Suporta fluxos de IA/ML e uso de LLM com garantias de privacidade.\n- Desdobramento flexível: no local ou na tua cloud pública (Docker ou Kubernetes) com conectores de origem amplos.