Sarus

Sarus este stratul de confidențialitate pentru analize și IA care se află între sursele de date și analiști, permițând munca pe date sensibile fără a le expune. Impune garanții de confidențialitate pentru fiecare interogare folosind confidențialitatea diferențială, date sintetice și rescrierea interogărilor cu protecție a confidențialității, în timp ce sprijină implementări on-premises sau în cloud-ul public. Această abordare ajută cazuri de utilizare în cercetare, analiză și IA să valorifice datele în siguranță și în mod conform.

• Conectori: se conectează în mod nativ la baze de date, depozite de date/lakehouse-uri și stocări în cloud, fără a muta datele.
• Politici de confidențialitate: definește rezultatele (date sintetice, agregate, rezultate cu confidențialitate diferențială) și audită toate procesele.
• Jurnalizare de audit: audit complet al interogărilor pentru conformitate.
• Date sintetice: date sintetice de înaltă fidelitate, antrenate cu confidențialitate diferențială, care păstrează distribuțiile.
• Analize & BI: suport API SQL și conector BI pentru instrumente comune (PowerBI, Tableau, Metabase).
• Învățare automată: SDK Python pentru a rula procesarea de date la distanță cu aplicarea politicilor de confidențialitate (DP) atunci când este necesar.
• Acțiune asupra datelor: împinge rezultatele interogărilor către endpointuri externe fără a expune informații personale.
• Protecție a confidențialității DP, rescrierea interogărilor orientate către confidențialitate și control la nivel de ieșire pentru a asigura confidențialitatea în fluxuri complexe.

• Garanții solide de confidențialitate: confidențialitate diferențială, date sintetice și rescrierea interogărilor cu implementare a politicilor în timp real.
• Datele nu părăsesc controlul proprietarilor: analiștii lucrează pe date la distanță, fără acces direct la datele brute.
• Conformitate facilitată: jurnalizare detaliată a auditurilor și fluxuri de lucru pentru confidențialitate/conformitate simplificate.
• Valoare a datelor între silozuri: deblochează informații din date între sisteme, fără să compromită confidențialitatea.
• Suportă fluxuri AI/ML și utilizarea LLM cu garanții de confidențialitate.
• Implementare flexibilă: on-premises sau în cloud-ul public (Docker sau Kubernetes) cu o gamă largă de conectori de sursă.