Detecto - Wykrywanie danych w bazach danych

Narzędzie do wykrywania danych osobowych oraz innych danych wrażliwych w bazach danych, zapewniające zgodność z wymaganiami NIS2, DORA i RODO.

Kluczowe możliwości

  • Wykrywanie zmian w bazach - Weryfikacja zmian w bazach danych (SQL) wymagających aktualizacji procesów anonimizacji.
  • Automatyczna klasyfikacja - Klasyfikacja danych na podstawie reguł, wyrażeń regularnych, słowników i heurystyk.
  • Identyfikacja zmian struktury - Wykrywanie zmian struktury baz danych oraz obszarów wymagających anonimizacji.
  • Skanowanie prewencyjne - Jednorazowe lub cykliczne skanowanie systemów w trybie prewencyjnym.
  • Ciągła kontrola zmian - Monitoring w trybie ciągłym oraz obsługa incydentów i naruszeń danych.
  • Analiza struktur i danych - Analiza definicji struktur baz danych oraz próbek przechowywanych danych.

Zastosowania

  • Przygotowanie do wdrożenia anonimizacji zbiorów danych
  • Weryfikacja występowania danych osobowych i wrażliwych w bazach danych
  • Utrzymanie najwyższej jakości bezpieczeństwa danych w istniejących procesach
  • Identyfikacja obszarów wymagających objęcia procesem anonimizacji

Detecto - Database data detection (English)

Tool for detecting personal data and other sensitive data in databases, ensuring compliance with NIS2, DORA, and GDPR requirements. Facilitates anonymization and retention implementation and maintains up-to-date anonymization processes.

Key capabilities

  • Database change detection - Verification of database changes (SQL) requiring anonymization process updates.
  • Automatic classification - Data classification based on rules, regular expressions, dictionaries, and heuristics.
  • Structure change identification - Detection of database structure changes and areas requiring anonymization.
  • Preventive scanning - One-time or recurring system scanning in preventive mode.
  • Continuous change control - Continuous monitoring with incident and data breach handling.
  • Structure & data analysis - Analysis of database structure definitions and stored data samples.

Use cases

  • Preparation for data set anonymization implementation
  • Verification of personal and sensitive data presence in databases
  • Maintaining the highest quality of data security in existing processes
  • Identification of areas requiring anonymization process coverage