CROZAnonyx
Unsere Lösung zur Minimierung von Datenschutzverletzungen und Privacy-Risiken.
WAS WIR IHNEN BIETEN
Was ist CROZAnonyx?
Datenschutzverstöße, Sicherheitslücken oder Risiken im Umgang mit personenbezogenen Daten stellen für viele Organisationen eine reale Herausforderung dar. Sensible Daten sind heute fester Bestandteil zahlreicher Geschäftsprozesse, während Regularien wie GDPR, CCPA oder HIPAA einen durchgängigen Schutz dieser Daten verlangen. Klassische Verschlüsselung allein reicht dafür nicht aus – sie kontrolliert den Zugriff, entfernt jedoch keine personenbezogenen Informationen aus den Daten selbst. Um Compliance sicherzustellen, rechtliche Risiken zu reduzieren und Daten dennoch gewinnbringend nutzen zu können, ist ein weitergehender Ansatz erforderlich.
CROZAnonyx schützt sensible Daten und hält sie gleichzeitig für berechtigte Nutzer zugänglich. Die Lösung ist für Big-Data-Umgebungen konzipiert und nutzt KI-gestützte Verfahren, um personenbezogene Informationen (PII) automatisch zu erkennen und zu anonymisieren, ohne den geschäftlichen Wert der Daten zu verlieren. CROZAnonyx lässt sich nahtlos an bestehende Datenlandschaften anbinden und unterstützt eine Vielzahl von Zielumgebungen, darunter Docker, OpenShift, IBM CP4D, virtuelle Maschinen und weitere Plattformen.
Wie erfolgt der Einstieg in CROZAnonyx?
Die Implementierung von CROZAnonyx erfolgt in drei klar definierten Schritten und wird an die jeweilige Zielumgebung angepasst:
1. ASSESSMENT – Im Rahmen des Assessments werden die gewünschten CROZAnonyx-Funktionen sowie die Zielumgebung festgelegt, in der die Lösung betrieben werden soll. Sie zahlen dabei nur für Funktionalität, die sie auch nutzen!
2. INSTALLATION – Die Installation in der vorgesehenen Umgebung wird von uns begleitet. Anschließend wird die Anonymisierung zunächst auf einem begrenzten Datensatz durchgeführt, um Funktionalität und Ergebnisse zu validieren.
3. HANDOVER – Im letzten Schritt erfolgt die Befähigung ihrer Teams. Dabei wird vermittelt, wie CROZAnonyx im organisatorischen Kontext eingesetzt wird und wie Anonymisierungsvorgänge eigenständig durchgeführt werden können.
ANONYMISIERUNGTECHNIKEN
Welche Form der Unterstützung können Sie von uns erwarten?
Im Bereich der Datenanonymisierung bieten wir Ihnen Dienstleistungen rund um folgende Vorgehensweisen an:
Pseudonymisierung
Bei der Pseudonymisierung werden identifizierbare Informationen innerhalb eines Datensatzes durch Pseudonyme ersetzt. Eine Zuordnung zu einer Person ist nur noch möglich, wenn zusätzliche Informationen separat gespeichert und gezielt zusammengeführt werden.
Datenmaskierun
Datenmaskierung ersetzt sensible Daten durch fiktive, aber realistisch wirkende Werte, während Format und Struktur der Originaldaten erhalten bleiben. So bleiben Daten für Analysen oder Tests nutzbar, ohne reale Informationen offenzulegen.
Datentausch (Data Swapping)
Beim Datentausch werden Werte innerhalb eines Datensatzes gezielt ausgetauscht. Dadurch bleiben Beziehungen zwischen Datenpunkten erhalten, während einzelne Einträge anonymisiert werden. Die Gesamtstruktur und Nutzbarkeit der Daten bleibt bestehen.
Generierung synthetischer Daten
Die Generierung synthetischer Daten erzeugt künstliche Datensätze, die reale Daten nachbilden, jedoch nicht auf Originaldatensätzen basieren. Dadurch werden Privacy-Risiken vollständig eliminiert. Dieser Ansatz eignet sich insbesondere für Tests, das Training von KI-Modellen oder den Datenaustausch zwischen Teams, ohne reale personenbezogene Informationen preiszugeben.
Anonymisierung von Freitext
Die Anonymisierung von Freitext nutzt KI-Modelle, um sensible Informationen in unstrukturierten Texten wie E-Mails, Support-Tickets oder medizinischen Notizen zu erkennen und zu entfernen. Dabei werden Kontext, sprachliche Nuancen und unterschiedliche Datenformate berücksichtigt.
CROZAnonyx in der Praxis erleben?
Data Anonymization Course
In nur zwei Tagen werden zentrale Anonymisierungstechniken vermittelt, relevante rechtliche Anforderungen wie GDPR und CCPA eingeordnet und praxisnahe Fähigkeiten aufgebaut, um reale Datensätze sicher und effektiv zu anonymisieren.
