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Anonymisation des données avec "Krumble"©
N’exposez pas les données sensibles de votre entreprise à des regards non autorisés, que ce soit un département interne ou des partenaires externes !
Dans le cadre de la RGPD, d'un projet lié au développement d'une application ou pour des tests, vous avez certainement été confronté au fait de devoir confier tout ou partie de la base de données de l'entreprise à un autre département, un partenaire, un fournisseur informatique nearshore ou offshore.
Ce partenaire doit en effet disposer de données cohérentes pour fabriquer votre solution informatique, mais vous ne voulez pas lui transmettre vos informations stratégiques sensibles.
Effectuez une copie de votre base de données et, grâce à l’interface graphique (WebApp) de l’outil d’anonymisation Krumble©, élaborez rapidement et simplement un jeu de données opérationnel avec un maximum de sécurité pour les besoins des tests
et de développements.
Ce partenaire doit en effet disposer de données cohérentes pour fabriquer votre solution informatique, mais vous ne voulez pas lui transmettre vos informations stratégiques sensibles.
Effectuez une copie de votre base de données et, grâce à l’interface graphique (WebApp) de l’outil d’anonymisation Krumble©, élaborez rapidement et simplement un jeu de données opérationnel avec un maximum de sécurité pour les besoins des tests
et de développements.

Définissez la stratégie de partage de données avec vos partenaires !
Krumble permet les brouillages paramétrables suivants :
•    Cryptage (MD5, SHA etc..)
•    Permutation
•    Transposition
•    Conversion numérique
•    Décalage de dates
•    Intégration de librairies propriétaires "Client"
•    Permutation
•    Transposition
•    Conversion numérique
•    Décalage de dates
•    Intégration de librairies propriétaires "Client"
Il intègre des fonctions en ligne de :
•    Pré-visualisation du résultat
•    Rapport de contrôle d'anonymisation
•    Rapport de contrôle d'anonymisation
Bases de données supportées :
•    SQL, MySQL, Oracle, PostgreSQL, Derby, DB2 à venir…
Krumble permet les brouillages paramétrables suivants :
•    Cryptage (MD5, SHA etc..)
•    Permutation
•    Transposition
•    Conversion numérique
•    Décalage de dates
•    Intégration de librairies propriétaires "Client"
•    Permutation
•    Transposition
•    Conversion numérique
•    Décalage de dates
•    Intégration de librairies propriétaires "Client"
Il intègre des fonctions en ligne de :
•    Pré-visualisation du résultat
•    Rapport de contrôle d'anonymisation
•    Rapport de contrôle d'anonymisation
Bases de données supportées :
•    SQL, MySQL, Oracle, PostgreSQL, Derby, DB2 à venir…
Avec ses fonctions conviviales de permutation, de transposition de données littérales, numériques, dates, etc. Krumble vous permet de maitriser la nature des informations émises via un rapport de contrôle statistique.
Les informations anonymisées peuvent ainsi être transmises automatiquement en dehors de votre entreprise/service avec toutes les garanties de sécurité.
Les informations anonymisées peuvent ainsi être transmises automatiquement en dehors de votre entreprise/service avec toutes les garanties de sécurité.
SOLUTION ORIENTEE UTILISATEUR
Bibliothèque de brouilleurs standards
Compatible aux évolutions des modèles
de données.
Compatible aux évolutions des modèles
de données.
MODELE DE DEPLOIEMENT
Mode batch et interactif
Multi bases de données / Multi Systèmes
Intégraion d’API propriétaires client
Solution évolutive côté serveur
Multi bases de données / Multi Systèmes
Intégraion d’API propriétaires client
Solution évolutive côté serveur
Les 4 étapes d’anonymisation des données
1) Connexion aux bases de données
2) Stratégie d’anonymisation / Brouillage
2) Stratégie d’anonymisation / Brouillage
3) Execution du traitement (batch ou interactif)
4) Reporting avec Taux d’anonymisation
4) Reporting avec Taux d’anonymisation
1) Connexion aux bases de données
2) Stratégie d’anonymisation / Brouillage
3) Execution du traitement (batch ou interactif)
4) Reporting avec Taux d’anonymisation
2) Stratégie d’anonymisation / Brouillage
3) Execution du traitement (batch ou interactif)
4) Reporting avec Taux d’anonymisation

>> …. et pour le RGPD
Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) est entré en vigueur le 25 mai 2018. Chaque entreprise doit se mettre en conformité avec ce règlement en appliquant des principes de sécurité liés à la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des systèmes et des données. Une stratégie et d’un plan d’action clairs sont gages d’une mise en conformité réussie et l’occasion d’améliorer sa marque, sa valeur et sa réputation.
Les principales exigences de l’anonymisation :
•    Remplacer les données sensibles avec des données fictives avant de les partager
•    Extraire les données pertinentes
•    Ignorer les données sensibles inutiles
•    Répondre aux exigences de conformité : le considérant 26 du RGPD recommande le masking pour anonymiser les données et ne plus être soumis au RGPD. Crédibiliser la régulation grâce à une coopération renforcée entre les autorités de protection des données.
•    Remplacer les données sensibles avec des données fictives avant de les partager
•    Extraire les données pertinentes
•    Ignorer les données sensibles inutiles
•    Répondre aux exigences de conformité : le considérant 26 du RGPD recommande le masking pour anonymiser les données et ne plus être soumis au RGPD. Crédibiliser la régulation grâce à une coopération renforcée entre les autorités de protection des données.
>> …. et pour le RGPD
Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) est entré en vigueur le 25 mai 2018. Chaque entreprise doit se mettre en conformité avec ce règlement en appliquant des principes de sécurité liés à la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des systèmes et des données. Une stratégie et d’un plan d’action clairs sont gages d’une mise en conformité réussie et l’occasion d’améliorer sa marque, sa valeur et sa réputation.
Les principales exigences de l’anonymisation :
•    Remplacer les données sensibles avec des données fictives avant de les partager
•    Extraire les données pertinentes
•    Ignorer les données sensibles inutiles
•    Répondre aux exigences de conformité : le considérant 26 du RGPD recommande le masking pour anonymiser les données et ne plus être soumis au RGPD. Crédibiliser la régulation grâce à une coopération renforcée entre les autorités de protection des données.
•    Remplacer les données sensibles avec des données fictives avant de les partager
•    Extraire les données pertinentes
•    Ignorer les données sensibles inutiles
•    Répondre aux exigences de conformité : le considérant 26 du RGPD recommande le masking pour anonymiser les données et ne plus être soumis au RGPD. Crédibiliser la régulation grâce à une coopération renforcée entre les autorités de protection des données.
Prenez contact avec nous pour une démonstration !
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