Google Cloud ໄດ້ອອກອັບເດດຟີເຈີ BigQuery Differential Privacy ໃຫ້ໃຊ້ງານແບບ Public Preview ແລ້ວ
ຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນຫລື Data Scientist ສາມາດສ້າງຂໍ້ມູນນິລະນາມ ຫລື Data Anonymization ກ່ອນທີ່ຈະນຳໄປໃຊ້ງານໄດ້
ຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ ຕອບໂຈດການໃຊ້ງານຕາມມາດຕະຖານຕ່າງໆ ເຊັ່ນ GDPR, HIPAA, FERPA ແລະ CCPA ສຳລັບ BigQuery Differential
Privacy ນັ້ນໃຊ້ລະບົບດຽວກັບ Open Source Differential Privacy Library ທີ່ Ads Data Hub ໃຊ້ງານ
ນອກຈາກນີ້ຍັງມີການຮ່ວມມືກັບ Tumult Labs ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລະບົບ Differential privacy ເພື່ອໃຫ້ບໍລິການດ້ານ
Professional
Service ກັບລູກຄ້າອົງກອນອີກດ້ວຍ ສຳລັບຈຸດເດັ່ນຂອງ BigQuery Differential Privacy ມີດັ່ງນີ້:
- ຮອງຮັບການເຮັດ Anonymize Data ຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມປອດໄພຂໍ້ມູນ
- ເຮັດ Anonymize Data ໄດ້ໂດຍທີ່ບໍ່ຕ້ອງເຄື່ອນຍ້າຍຂໍ້ມູນ ຮອງຮັບ AWS ແລະ Azure ຜ່ານທາງ BigQuery Omni
- ຮອງຮັບການສົ່ງງ Anonymize Result ຜ່ານທາງ Dataform pipeline ເພື່ອນຳໄປໃຊ້ງານເທິງແອັບພລິເຄຊັນອື່ນ
- ຮອງຮັບຟີເຈີ Differential Privacy ຈາກພາຍນອກຜ່ານທາງ External Framework ເຊັ່ນ PipelineDP.io ແລະ Tumult Analytics
- ຮອງຮັບ Authorized views ແລະ authorized routine ກັບ Differential privacy
- ຮອງຮັບການແຊ Anonymized data ຜ່ານທາງ BigQuery Data Clean Rooms
ຜູ້ທີ່ສົນໃຈສາມາດໃຊ້ງານ Differential privacy ໄດ້ແລ້ວຜ່ານທາງ GoogleSQL for BigQuery
ໂດຍຮອງຮັບການໃຊ້ງານໃນທຸກ Edition
ທີ່ມາ: https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/introducing-bigquery-differential-privacy-with-tumult-labs/
No comments:
Post a Comment