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API d'anonymisation des images, également appelée désidentification des images ou dépersonnalisation des images, est le processus automatisé de suppression des informations personnelles ou sensibles des images. Son objectif principal est de protéger la confidentialité et la sécurité des personnes susceptibles d'apparaître sur des images publiées en ligne ou utilisées à des fins de recherche.
D'autre part, API d'anonymisation de texte est une interface que les développeurs de logiciels peuvent utiliser pour masquer ou masquer des informations confidentielles dans des données textuelles. Il est couramment déployé pour gérer les données personnelles tout en protégeant la vie privée des individus.
L'API peut détecter et anonymiser des points de données précis dans le texte, tels que les noms, les adresses, les numéros de téléphone ou les numéros de sécurité sociale, soit en les supprimant dans leur intégralité, soit en les remplaçant par des valeurs non identifiables.
L'API d'anonymisation des images fonctionne généralement à l'aide d'algorithmes pour identifier et brouiller ou supprimer des formes particulières d'informations, notamment des visages, des plaques d'immatriculation ou d'autres identifiants.
Alors que l'utilisation d'API d'anonymisation de texte peut aider à maintenir la conformité aux réglementations en matière de protection des données et à atténuer le risque de violations de la sécurité des données ou d'usurpation d'identité.
Pour les utilisateurs à la recherche d'un moteur rentable, il est recommandé d'opter pour un modèle open source. Voici la liste des meilleurs modèles Open Source d'anonymisation :
Presidio contribue à garantir que les données sensibles sont correctement gérées et gouvernées. Le système offre des composants de détection et d'anonymisation rapides pour les entités privées mentionnées dans le texte, y compris, mais sans s'y limiter, les détails des cartes de crédit, les noms, les emplacements, les numéros de sécurité sociale, les portefeuilles Bitcoin, les numéros de téléphone américains et les données financières.
Le système Databunker vise à simplifier le respect des normes GDPR et CPRA. Il fournit aux organisations des API simples à utiliser pour une mise en œuvre facile et une conservation sécurisée des informations personnelles, ainsi qu'un portail de confidentialité.
Avec un déploiement approprié, Databunker remplace les informations personnelles dispersées des clients dans les différents fichiers journaux et bases de données internes d'une organisation par un jeton unique généré au hasard et supervisé par le service Databunker.
Bibliothèque open source gratuite pour l'anonymisation des données de texte et d'images.
Une API d'anonymisation qui localise et masque (c'est-à-dire masque) les informations sensibles dans les images/vidéos afin de préserver l'anonymat des individus.
Le Data Protection Framework est un package/outil de ligne de commande Python conçu pour identifier, anonymiser et désanonymiser les informations personnelles identifiables. Le framework fonctionne selon une approche à deux volets pour détecter les informations personnelles : utiliser des expressions régulières pour reconnaître les modèles et utiliser le NLP pour détecter des entités nommées.
NGAnonymize est une bibliothèque Angular 2+ compacte qui fournit des fonctionnalités d'anonymisation essentielles à utiliser dans les applications de données nécessitant une protection de la confidentialité. La bibliothèque a été développée en raison du nombre limité de solutions open source disponibles à cette fin.
Bien que les modèles open source offrent de nombreux avantages, ils présentent également des inconvénients et des défis potentiels. Voici quelques inconvénients liés à l'utilisation de modèles open source :
Compte tenu des coûts et des défis potentiels liés aux modèles open source, une solution rentable consiste à utiliser des API. Eden AI facilite l'intégration et la mise en œuvre des technologies d'IA grâce à son API, en se connectant à plusieurs moteurs d'IA.
Eden AI présente une large gamme d'API d'IA sur sa plateforme, personnalisées pour répondre à vos besoins spécifiques et à vos limites financières. Ces technologies incluent l'analyse des données, l'identification de la langue, l'analyse des sentiments, la reconnaissance de logos, la réponse aux questions, l'anonymisation des données, la reconnaissance vocale et de nombreuses autres fonctionnalités.
Pour commencer, nous offrons des crédits gratuits de 10$ pour vous permettre d'explorer nos API.
Notre API standardisée vous permet d'intégrer facilement des API de désidentification des images dans votre système en utilisant différents fournisseurs sur Eden AI. Voici la liste (par ordre alphabétique) :
API4AI propose une technologie de pointe qui répond à la demande croissante de solutions d'anonymisation, conformément à de nombreuses réglementations en matière de confidentialité. Grâce à la capacité de détecter et d'anonymiser à la fois les visages et les plaques d'immatriculation sur une seule image, les utilisateurs n'ont pas besoin de basculer entre les modes pour différents objets.
La solution API4AI est très résistante à divers facteurs environnementaux, notamment les conditions d'éclairage, la rotation et les petites distorsions. En tant que solution entièrement basée sur le cloud, API4AI garantit une fiabilité et une disponibilité supérieures à ses utilisateurs.
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Amazon Comprehend propose un service qui permet de masquer les informations confidentielles dans les e-mails des clients, les tickets d'assistance, les critiques de produits, les publications sur les réseaux sociaux et les textes similaires. De plus, l'API d'AWS prend en charge plusieurs langues.
L'API d'Emvista est soutenue par des algorithmes sophistiqués de traitement du langage naturel qui permettent d'anonymiser les données sensibles du texte, notamment les noms, les emplacements et les numéros d'identification, sans affecter le sens du texte.
L'API est capable de gérer différents types de données textuelles, structurées et non structurées, et peut être facilement adaptée aux exigences du secteur ou à la réglementation.
Microsoft Azure utilise des modèles de détection disponibles dans Azure Cognitive Services pour extraire des informations personnelles à partir d'un texte saisi, après quoi les informations extraites seront masquées des données textuelles.
L'API est reconnue pour sa capacité exceptionnelle à traiter d'importants volumes de données textuelles de manière efficace et rapide, en s'adaptant à diverses langues.
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L'API applique des techniques NLP de pointe pour détecter et anonymiser les données sensibles. La solution d'Open AI excelle dans la gestion de structures linguistiques complexes et de subtilités contextuelles. De plus, leur solution peut être intégrée de manière fluide dans les flux de travail actuels, ce qui en fait un choix hautement adaptable pour divers secteurs et cas d'utilisation.
Eden AI propose une plateforme conviviale permettant d'évaluer les informations tarifaires provenant de divers fournisseurs d'API et de suivre l'évolution des prix au fil du temps. Par conséquent, il est essentiel de se tenir au courant des derniers prix. Le tableau des prix ci-dessous présente les tarifs pour les petites quantités pour novembre 2023, et vous pouvez obtenir des remises pour des volumes potentiellement importants.
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Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises : notre application vous permet d'appeler plusieurs API d'IA.
L'équipe Eden AI peut vous aider dans votre projet d'intégration de l'anonymisation. Cela peut être fait en :
Vous pouvez commencer à créer dès maintenant. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à discuter avec nous !
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