변환된 데이터는 원본 데이터와 100% 동일한 구조를 가지고 있습니다.
이관시에 원천 DB는 조회의 역활만 하기 때문에 부하가 크지 않습니다. 그리고 병렬로의 이관이 가능합니다.
DBMS 내 개인정보 검출도 지원하고 있기 때문에 어떤 데이터베이스를 대상으로 적용할지, 어떤 형식으로 변환이 되면 되는지에 대한 정의가 필요합니다.
현재는 SaaS 서비스로는 재공하고 있지않습니다. 데이터 전송 변환 활용이 끝난 데이터에 대해서는 사용 만료데이터에 대한 삭제기능을 제공하고 있습니다.
지원 DBMS는 필드에서 많이 사용하시는 거의 모든 RDBMS가 대상입니다. Oracle, SQL Server, Tibero, CUBRID, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Aurora, RDS 등 모두 지원합니다. infoSeer-Trans가 설치되는 환경의 OS는 Linux 기반에 최적화 되어 있고, Windows 서버도 지원합니다.
infoSeer-Trans는 경쟁 제품 대비 성능, 사용 편의성 등의 강점이 있는것 설명드리고 있습니다.
자체 개발한 변환 알고리즘을 통해서 원본 데이터와 동일한 구조를 유지한 채 변환할 수 있습니다.
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개인정보 검출도 지원하고 있기 때문에 기업 입장에서는 어느 데이터를 어느형식으로 변환이 되면 되는지에 대한 정의 그리고 변환서버 정도가 필수 고려사항입니다.
infoSeer-Trans는 데이터베이스 내에 존재하는 데이터를 변환 대상으로 합니다. 파일로 저장된 데이터는 대상이 아닙니다.
infoSeer-Trans같은 경우에는 데이터베이스 내부 데이터에 대해서 한정하고 있습니다.
가명처리를 따로 지원한다기 보단 실데이터를 다른 데이터로 변환을 하고 있고 가명의 기준은 둘이상의 가명 정보를 조합했을때 특정인을 유추할수 없어야 합니다.
말씀해주신거와 같이 특정 민감정보에 대해서는 암호화가 되어 있지만 다른 개인정보들은 현재 솔루션에서 개인정보에 대한 여러 변환정책을 설정하여 암호화 혹은 마스킹이 가능하고, 암호화 되어 있지 않은 개인정보 검출까지 가능합니다.
고객이 가지고있는 데이터중 암호화 되어 있지 항목에 대해 개인정보를 검출후 해당 개인정보를 변환 유출이 되어도 개인정보를 유추 할수없도록 보안대책을 제공하고 있습니다.
마이데이터 사업은 기본적으로 비식별화 방안이 적용되는 것으로 알고 있습니다. 추가로 infoSeer-Trans를 활용할 수 있는 예는 개인정보가 포함된 의료 데이터를 수집하는 단계에서 변환을 거쳐 식별이 불가능하도록 하는 방안을 생각할 수 있습니다.
내부의 변환 정책을 매핑하여, 기존 원본데이터를 정책에 맞게 변환 하여 비식별화 하고 있습니다.
infoSeer-Trans는 원본 데이터와 동일한 구조를 유지하면서 특정 대상자를 식별할 수 없는 가상의 데이터로 변환하는 방식으로 예시로 들어주신 방식과는 다른 방식입니다. 추가로, 단방향으로 변환이 이루어지기 때문에 재식별 가능성은 없습니다.
해당 개인정보를 완전히 다른 데이터로 변환하도록 하고 있습니다.
네! 괜찮습니다. 구독 감사드립니다!
^^ 넵 감사합니다.
자체 LLM을 기본으로 사용하고, 외부 LLM 연동도 가능합니다.
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