Обезличивание данных: как сократить расходы на тестовые среды и повысить безопасность
Новые санкции за утечки ПДн и требования ФГИС заставляют компании внедрять маскирование данных. Мы собрали реальные кейсы, ошибки и советы от тех, кто уже внедрил, и экспертов, как сделать это безопасно и эффективно.
На вебинаре расскажем...
- Что такое маскированные, обезличенные и синтетические данные, и чем они отличаются
- Какие данные считаются персональными по закону, а какие — нет
- Как не нарушать 152-ФЗ, работая с тестовыми и ML-средами
- Как встроить безопасность в пайплайны разработки и обучения моделей
- С чего начать внедрение маскирования и как посчитать бюджет проекта
- Как компании внедряли обезличивание: с чего начинали и что оказалось сложнее всего
- Как организовать поставку обезличенных данных — 2 раза в год или каждую минуту
- Как изменились требования с 1 сентября 2025 года (ФГИС, санкции, ответственность)
Целевая аудитория
Демо-доступ
Всем участникам вебинара по запросу предоставим возможность лично убедиться в эффективности комплекса!
Вебинар ведут
Денис Батранков
Директор по развитию продуктов
Дмитрий Ларин
Руководитель продуктового направления по защите баз данных
Глеб Гилёв
Руководитель направления консалтинга Data Security Governance Cloud Networks
Александр Хребтов
Руководитель направления GR
Поиск, обезличивание и удаление ПДн
Комплексное решение для поиска, обезличивания либо удаления персональных и других конфиденциальных данных. Автоматически находит данные в исходной базе, создает ее копию, где реальная информация подменяется сгенерированными правдоподобными значениями. При этом структура данных и все взаимосвязи между ними сохраняются.
Поделиться: