El repte
Els equips de desenvolupament afronten una tensió constant entre dades de prova realistes i protecció de dades:
- Les dades de producció contenen PII sensible que no es pot utilitzar directament
- Les dades sintètiques sovint manquen del realisme necessari per a proves significatives
- L'anonimització manual és lenta i propensa a errors
- Els diferents entorns necessiten dades consistents i reproduïbles
La solució
Integració directa de l'anonimització de PII al seu flux de desenvolupament amb la nostra API RESTful.
API REST
API JSON senzilla per integrar a qualsevol stack. Analitzi i anonimitzi en una sola petició.
Preparat per a CI/CD
Automatitzi la generació de dades de prova al seu pipeline. Resultats consistents sempre.
Reproduïble
Mateixa entrada, mateixa sortida. Resultats deterministes per a proves fiables.
Ràpid
Processi milers de registres per minut. No cal GPU.
Preguntes freqüents
Com integro la detecció de PII de cloak.business al meu pipeline CI/CD?
Utilitzi l'API REST o els SDK oficials (JavaScript/Python) per cridar els endpoints d'anàlisi i anonimització des de qualsevol eina CI/CD. L'API retorna resultats deterministes, així que la mateixa entrada sempre produeix els mateixos tokens — ideal per a proves de snapshot i builds reproduïbles.
Pot cloak.business generar dades de prova anonimitzades realistes a partir de dades de producció?
Sí. Anonimitzant exportacions de producció amb el mètode Replace o Encrypt, obté dades de prova estructuralment realistes sense PII real. El mètode Encrypt és reversible, així pot restaurar els originals per depuració quan estigui autoritzat.
Quins llenguatges de programació suporta l'SDK de cloak.business?
Hi ha SDK oficials per a JavaScript (npm: @cloak-business/sdk) i Python (PyPI: cloak-business). Ambdós SDKs reintenten automàticament en HTTP 429 amb Retry-After i donen suport als tres endpoints de l'API: analyze, anonymize i deanonymize.
Is This Right for You?
Best For
- Organizations with compliance obligations (GDPR, HIPAA, CCPA, PCI-DSS)
- Teams regularly sharing datasets containing names, IDs, or medical records
- Developers building AI pipelines that process user-submitted content
- Enterprises requiring audit logs and reproducible anonymization for legal holds
Not Ideal For
- Single-language English-only pipelines with no PII — regex-only tools may suffice
- Real-time streaming at sub-5ms latency — NLP inference adds overhead
- Fully air-gapped environments without internet access — use Desktop App instead
- Unstructured media files (audio, video) — text extraction is a prerequisite limitation