Die Herausforderung
Forschungseinrichtungen stehen im Spannungsfeld zwischen Datenaustausch und Datenschutz:
- Forschungsethik verlangt den Schutz der Privatsphäre der Teilnehmenden
- Zusammenarbeit erfordert Datenaustausch zwischen Institutionen
- Längsschnittstudien benötigen konsistente Pseudonyme
- Veröffentlichungen dürfen keine identifizierenden Informationen enthalten
Die Lösung
Konsistente, reproduzierbare Pseudonymisierung für Forschungsdaten.
Reproduzierbar
Verarbeiten Sie dieselben Daten erneut und erhalten Sie identische Ergebnisse.
Forschungsformate
CSV-, JSON- und strukturierte Datenunterstützung für gängige Forschungsformate.
Konsistente IDs
Gleiches Pseudonym für denselben Identifikator in allen Dokumenten. Ideal für Längsschnittstudien.
Sicherer Austausch
Teilen Sie Datensätze mit Partnern, ohne die Privatsphäre der Teilnehmenden zu gefährden.
Häufig gestellte Fragen
Wie unterstützt cloak.business Forschende beim sicheren Teilen von Datensätzen?
cloak.business bietet konsistente Pseudonymisierung – derselbe Teilnehmenden-Identifikator wird immer dem gleichen Pseudonym zugeordnet, auch über verschiedene Dokumente und Datensätze hinweg. So bleibt die Datenverknüpfung für Längsschnittstudien erhalten, während die Privatsphäre vollständig geschützt wird.
Unterstützt cloak.business die De-Identifizierungsanforderungen von Ethikkommissionen?
Ja. cloak.business erkennt und entfernt direkte und quasi-Identifikatoren in über 320 Entitätstypen. Die Methoden Replace und Redact erzeugen de-identifizierte Datensätze, die für die Freigabe und Veröffentlichung gemäß den meisten Ethikrichtlinien geeignet sind.
Welche Forschungsdatenformate unterstützt cloak.business?
cloak.business unterstützt CSV, JSON und Klartext über die strukturierte Daten-API sowie Freitextanalyse über die Standard-Textendpunkte. Damit werden gängige Forschungsformate wie Umfrageexporte, Interviewtranskripte und klinische Daten abgedeckt.
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