Udfordringen
Forskningsinstitutioner balancerer mellem datadeling og privatliv:
- Forskningsetik kræver beskyttelse af deltageres privatliv
- Samarbejde kræver datadeling på tværs af institutioner
- Langtidsstudier kræver konsistente pseudonymer
- Publikationer må ikke indeholde identificerbare oplysninger
Løsningen
Ensartet, reproducerbar pseudonymisering af forskningsdata.
Reproducerbar
Behandl de samme data igen og få identiske resultater.
Forskningsformater
CSV, JSON og struktureret data-understøttelse til almindelige forskningsformater.
Konsistente ID'er
Samme pseudonym for samme identifikator på tværs af dokumenter. Perfekt til langtidsstudier.
Sikker deling
Del datasæt med samarbejdspartnere uden at risikere deltageres privatliv.
Ofte stillede spørgsmål
Hvordan hjælper cloak.business forskere med at dele datasæt sikkert?
cloak.business leverer ensartet pseudonymisering – samme deltager-ID mappes altid til samme pseudonym på tværs af dokumenter og datasæt. Dette bevarer datalinking til langtidsstudier og beskytter fuldt ud deltageres privatliv.
Understøtter cloak.business IRB- og etikkomité-krav til de-identificering?
Ja. cloak.business detekterer og fjerner direkte og kvasi-identifikatorer på tværs af 320+ enhedstyper. Replace- og Redact-metoderne producerer de-identificerede datasæt, der egner sig til IRB-godkendt deling og publikation under de fleste institutionelle etikregler.
Hvilke forskningsdataformater understøtter cloak.business?
cloak.business understøtter CSV, JSON og almindelig tekst via structured data API samt fritekstanalyse via de standard tekst-endpoints. Dette dækker almindelige forskningsformater som survey-eksporter, interviewudskrifter og kliniske datadumps.
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