Программный продукт Маскировщик от компании-разработчика HFLabs предназначен для автоматического обезличивания персональных данных с сохранением их семантики, валидности и социально-демографических характеристик. Продукт обеспечивает невозможность восстановления исходных данных без знания алгоритма и позволяет поддерживать консистентность обезличенных данных в нескольких источниках, что важно для тестирования интеграций, аналитики и машинного обучения.

Система Маскировщик ориентирована на ИТ-специалистов, аналитиков данных, специалистов по защите информации и руководителей подразделений, ответственных за обработку и анализ персональных данных в крупных корпорациях, финансовых учреждениях, медицинских организациях, компаниях сферы телекоммуникаций и других предприятиях, работающих с большими объёмами чувствительных данных.

Система будет полезна организациям, которым необходимо обеспечивать соответствие законодательным и регуляторным требованиям в области защиты персональных данных, проводить тестирование информационных систем, строить аналитические модели и осуществлять машинное обучение на основе обезличенных данных без риска утечки конфиденциальной информации.

Функциональные возможности Маскировщик:

• Обезличивание данных с сохранением семантики. Платформа обеспечивает замену персональных данных на аналогичные, сохраняя при этом их смысловое значение и контекстуальную уместность, что критически важно для поддержания качества аналитических и тестовых данных.
• Сохранение валидности данных. При обезличивании «Маскировщик» гарантирует, что преобразованные данные остаются корректными с точки зрения форматов и правил, что позволяет использовать их в рабочих процессах без дополнительной проверки на соответствие стандартам.
• Поддержание социально-демографических характеристик. Алгоритмы продукта учитывают и сохраняют ключевые социально-демографические параметры, что важно для аналитики и моделирования, требующих реалистичных данных с учётом демографических особенностей.
• Сохранение связей по домохозяйствам. «Маскировщик» способен поддерживать целостность данных, отражающих взаимосвязи между членами домохозяйств, что необходимо для анализа семейных и бытовых паттернов.
• Консистентность замен для нескольких источников. Платформа обеспечивает единообразие обезличенных данных при работе с различными источниками, что позволяет поддерживать целостность информации в распределённых системах.
• Невозможность восстановления исходных данных. Алгоритмы обезличивания построены таким образом, что без знания ключа восстановления получение исходных данных становится практически невозможным, что повышает уровень защиты конфиденциальной информации.
• Пригодность данных для машинного обучения. Преобразованные «Маскировщиком» данные сохраняют характеристики, необходимые для обучения моделей машинного обучения, включая статистические и структурные особенности наборов данных.