Utfordringen
Forskningsinstitusjoner balanserer datadeling og personvern:
- Forskningsetikk krever beskyttelse av deltakeres personvern
- Samarbeid krever datadeling mellom institusjoner
- Langtidsstudier trenger konsistente pseudonymer
- Publikasjoner må ikke inneholde identifiserbar informasjon
Løsningen
Konsistent, reproduserbar pseudonymisering av forskningsdata.
Reproduserbar
Behandle samme data igjen og få identiske resultater.
Forskningsformater
Støtte for CSV, JSON og strukturerte data for vanlige forskningsformater.
Konsistente ID-er
Samme pseudonym for samme identifikator på tvers av dokumenter. Perfekt for langtidsstudier.
Trygg deling
Del datasett med samarbeidspartnere uten å risikere deltakeres personvern.
Ofte stilte spørsmål
Hvordan hjelper cloak.business forskere med å dele datasett trygt?
cloak.business gir konsistent pseudonymisering – samme deltakeridentifikator gir alltid samme pseudonym på tvers av dokumenter og datasett. Dette bevarer datakoblinger for langtidsstudier og beskytter samtidig deltakeres personvern fullt ut.
Støtter cloak.business IRB- og etikkutvalgskrav til avidentifisering?
Ja. cloak.business oppdager og fjerner direkte og kvasi-identifikatorer på over 320 enhetstyper. Replace- og Redact-metodene gir avidentifiserte datasett egnet for IRB-godkjent deling og publisering etter de fleste institusjonelle etikkrammeverk.
Hvilke forskningsdataformater støtter cloak.business?
cloak.business støtter CSV, JSON og ren tekst via det strukturerte data-API-et, samt fritekstanalyse via standard tekstendepunkter. Dette dekker vanlige forskningsformater som survey-eksporter, intervjutranskripter og kliniske datadumper.
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