Privana, kişisel gizlilik ve analizlerin buluştuğu yer.
Gelişmiş anonimleştirme ve makine öğrenimi algoritmalarıyla, kişisel gizliliği koruyarak içgörüler elde etme.
Privana Hakkında
KİŞİSEL GİZLİLİK KORUMALI BÜYÜK VERİ ANALİZ PLATFORMU
PRIVANATECH tarafından geliştirilen PRIVANA, kişisel gizlilik korumalı büyük veri analizi için geliştirilmiş yenilikçi bir platformdur. Hassas verilerin anonimleştirilmesini ve gizliliğin korunmasını sağlayarak güvenli veri analizi sunar. Platform, gelişmiş anonimleştirme algoritmaları (DataFly, TDS, Incognito) ve güçlü makine öğrenimi yöntemleri (ID3, C4.5, Random Forest, KNN, Bayes Ağları, K-Means, K-Medoids, Doğrusal Regresyon) ile analitik süreç boyunca bireylerin mahremiyetini koruyarak öngörüler oluşturur. Rol Bazlı Yetkilendirme tekniği kullanılarak, Süper kullanıcılar sistem üzerinde tam yetkiye sahiptir. Kullanıcı yönetimi, erişim yetkilendirme, veri anonimleştirme, anonimleştirilmiş veriyi güvenli bir şekilde paylaşma, analiz ve görselleştirme işlemlerini gerçekleştirebilir. Normal kullanıcılar ise kendilerine verilen erişim seviyesine göre veri analizi yapabilir ve görselleştirme oluşturabilir. PRIVANATECH, özellikle gizlilik standartlarının kritik öneme sahip olduğu sağlık, finans, kamu yönetimi gibi sektörler için ideal bir çözümdür. Platform, K-anonimliği sağlayarak gizliliği korur ve analitik süreçlerdeki etkinliği artırarak veri odaklı karar alma süreçlerinde fark yaratır.
Anonimleştirme
Büyük Veri Analizi
Görselleştirme
Veri Hazırlığı
Detaylar
Veri Hazırlama
Ürünümüzde, veri hazırlık süreci üç ana bileşenden oluşmaktadır: Veritabanları, Özellik Oluşumu ve Aykırı Değer Tespiti.
Veritabanlar: Süper kullanıcılar, temel yönetim işlemlerini gerçekleştirebilir ve ayrıca CSV dosyalarından veri içe aktarabilir ya da projeye özel yeni veritabanları oluşturabilir.
Öznitelik Oluşturma: ; veri seti içerisinde var olan kolonları kullanarak, analiz aşamasında kullanılabilecek yararlı kolonlar üretilebilir. Örneğin; "Satış Fiyatı" ve "Maliyet" kolonları kullanılarak "Kar" kolonu hesaplanıp oluşturulabilir.
Aykırı Değer Tespiti: veri içerisinde bulunan ve analiz sonuçlarını olumsuz etkileyebilecek aykırı değerler, programatik olarak tespit edilerek silinebilir. Örneğin; Yaş kolonunda 0 ve 110 aralığı dışında kalan tüm değerlerin silinmesi.
Veri Anonimleştirme
Projelerimizdeki anonimleştirme süreci, üç temel algoritma kullanarak bireylerin gizliliğini korumayı amaçlar: DataFly, TDS ve Incognito. Bu algoritmalar, hassas verileri güvence altına alırken anlamlı analizlerin yapılmasını sağlar.
TDS; her kolonu genelden özele doğru tarar, özelleştirilmesi en uygun kolonu, entropi hesabı yaparak tespit eder ve anonimleştirmeyi uygular.
Datafly; kolonları özelden genele tarayarak k-anonimlik değerini sağlayan, en uygun kolonu genelleştirir.
Incognito; k-anonimlik şartını sağlayacak tüm genelleştirme kombinasyonlarını tespit ederek kullanıcıya sunar, seçilen kombinasyona göre genelleştirmeyi uygular.
Veri Analizi
Privana'in veri analizi aşaması, işlenmiş verilerden anlamlı sonuçlar ve tahminler elde etmek amacıyla tasarlanmıştır. Temel hedef, anonimleştirilmiş veri kümesine makine öğrenmesi algoritmaları uygulayarak, karar alma süreçlerini yönlendirebilecek desenleri, eğilimleri ve korelasyonları ortaya çıkarmaktır.
Makine öğrenmesi algoritmaları doğrudan veriye erişmek yerine, kullanıcılara ve tablolara özel tanımlı anonimlik filtrelerinden geçerek istatistiksel sonuçlar üretir. Analiz aşamasında sadece bu veri kullanılarak Kişisel Veri Gizliliğinin güvenliği sağlanır.
Analiz algoritmaları anonimleştirilmiş veriler kullandıkları için, analiz sonucunda üretilen makine öğrenmesi modeli de kişisel veri gizliliğini ihlal etmez.
Analiz modülü; yeni modeller üretebilir, üretilmiş modelleri içeri aktararak yeniden kullanabilir, bu modelleri veri üzerinde sonuç üretmek için kullanabilir ve kullanıcılar arasında yetki seviyelerine göre modellerin paylaşımını sağlayabilir.
Görselleştirme
Privana, kullanıcıların anonimleştirilmiş verileri k-anonimlik koruması altında görselleştirmelerine olanak tanır, böylece gizliliği sağlar. Kullanıcılar, çeşitli görselleştirmeler aracılığıyla verileri keşfeder ve yorumlar, bireysel gizliliği ihlal etmeden içgörüler elde ederler.
Kullanıcı, yetkisi olan veriler üzerinde görselleştirme yapabilir, grafikler ve tablolar oluşturarak analiz öncesi veri hakkında bilgi sahibi olabilir.
Görselleştirme için alınan veriler, analiz aşamasında olduğu gibi anonimleştirme filtrelerinden geçer, kişisel veri gizliliği korunmuş olur.
Sıkça Sorulan Sorular
Platform GDPR'ye uyumlu mu?
Evet! Privana, GDPR ve diğer gizlilik düzenlemelerine uyumlu olarak tasarlanmıştır. Anonimleştirme süreçlerimiz, kişisel verilerin asla ifşa edilmesini veya kötüye kullanılmasını engeller ve uluslararası veri koruma yasalarıyla tam uyum sağlar.
Privana hassas verileri nasıl korur?
Privana, hassas verileri korumak için DataFly, TDS ve Incognito gibi anonimleştirme algoritmalarını kullanır. Bu algoritmalar, kişisel bilgilerin kimliksiz hale getirilmesini sağlayarak gizliliği korur ve aynı zamanda anlamlı analizler ve kararlar alınmasına imkan tanır.
K-anonimlik nedir?
K-anonimlik, bireylerin bir veri kümesinde yeniden kimliklerinin tespit edilememesini sağlayan bir gizlilik önlemidir. Her kaydı, en az k-1 diğer kayıttan ayırt edilemez hale getirerek çalışır ve böylece veriler analiz edilse bile kişisel gizliliği korur.
Anonimleştirme süreci nasıl çalışır?
Privana'nin anonimleştirme süreci, hassas verileri genelleştirme ve baskılama gibi farklı teknikler kullanarak anonimleştirilmiş bir forma dönüştürmeyi içerir. Bu süreç, verilerin korunmasını sağlarken aynı zamanda anlamlı analizlere olanak tanır.
Privana ile hangi tür verileri analiz edebiliriz?
Privana ile gizlilik koruması gerektiren her türlü veriyi analiz edebilirsiniz; sağlık, finans, perakende gibi sektörlerden gelen hassas bilgiler de dahil. Privana, hassas verilerin bile gizliliği ihlal edilmeden güvenle analiz edilmesini sağlar.
Privana ile nasıl başlayabiliriz?
Privana ile başlamak çok kolay! Platformumuzun nasıl çalıştığını görmek için bir demo talep edebilirsiniz. Hazır olduğunuzda, ekibimiz sizi veri setinizi ayarlamak ve platformu kullanmaya başlamak için rehberlik edecektir.
About Privanatech
Fiyatlandırma
İletişim
Adres
Bahçelievler Mah. 319. Cd. Ankara Üniversitesi Teknokent D BLOK İç Kapı Z04 Gölbaşı / Ankara
Türkiye
Bizi Arayın
+90 506 399 58 55
+90 537 875 56 48
Bize E-posta Gönderin
info@privanatech.com