Sarus

Sarus är sekretesslagret för analys och AI som sitter mellan datakällor och analytiker och gör det möjligt att arbeta med känsliga data utan att exponera dem. Den uppnår sekretessgarantier för varje fråga genom differential privacy, syntetiska data och sekretessbevarande omformulering av frågor, samtidigt som den stödjer distributioner på plats eller i offentliga molnmiljöer. Den här metoden hjälper forskning, analys och AI-användningsfall att låsa upp värdet i data på ett säkert sätt och i enlighet med regler.

• Kopplingar: ansluter inbyggt till databaser, datalager/lakehouses och molnlagring utan att flytta data.
• Sekretesspolicyer: definierar utdata (syntetiska data, sammanställningar, differential privacy-utdata) och granskar all bearbetning.
• Granskningslogg: fullständig granskning av frågor för efterlevnad.
• Syntetiska data: hög trohet, DP-tränade syntetiska data som bevarar distributioner.
• Analys & BI: stöd för SQL-API och BI-anslutningar till vanliga verktyg (Power BI, Tableau, Metabase).
• Maskininlärning: Python SDK för att köra fjärrbearbetning av data med sekretessgenomförande (DP) vid behov.
• Åtgärd vid data: skicka utdata från frågor till externa slutpunkter utan att avslöja personuppgifter.
• Sekretessbevarande DP, sekretessfokuserad omformulering av frågor och kontroll på utdata-nivå för att säkerställa sekretess i komplexa arbetsflöden.

• Starka sekretessgarantier: differential privacy, syntetiska data och omformulering av frågor i realtid enligt policy.
• Data lämnar aldrig ägarens kontroll: analytiker arbetar med fjärrdata utan direkt tillgång till rådata.
• Efterlevnadsvänligt: detaljerad granskningslogg och smidiga sekretess- och efterlevnadsarbetsflöden.
• Värde i data över silos: lås upp insikter över olika system utan att kompromissa med integriteten.
• Stöd för AI/ML-arbetsflöden och användning av LLM med sekretessgarantier.
• Flexibel distribution: on-premises eller i din offentliga molnmiljö (Docker eller Kubernetes) med breda källkopplingar.