Use Cases

E-mail blijft een van de meest gebruikte communicatiekanalen binnen organisaties. Medewerkers delen regelmatig documenten, rapporten en operationele informatie via e-mailgesprekken.

​

E-mails bevatten echter vaak gevoelige gegevens, zoals persoonsgegevens, financiële identificatiegegevens, interne dossierinformatie of vertrouwelijke bedrijfsinformatie.

 

EdgeGuard helpt organisaties gevoelige informatie binnen e-mailcommunicatie te beschermen voordat berichten of bijlagen de organisatie verlaten.

 

Gevoelige elementen kunnen:

​

• worden gedetecteerd in e-mailberichten en bijlagen

• worden gemarkeerd of gemaskeerd vóór verzending

• worden vervangen door consistente tokens wanneer context behouden moet blijven

 

Hierdoor kunnen medewerkers normaal blijven communiceren, terwijl het risico op onbedoelde blootstelling van gevoelige gegevens wordt verminderd.

Moderne teams vertrouwen sterk op chatplatforms om samen te werken, informatie uit te wisselen en snel beslissingen te nemen. In gesprekken worden regelmatig klantgegevens, interne dossierinformatie of andere gevoelige gegevens gedeeld.

 

EdgeGuard monitort chatgesprekken in realtime om gevoelige informatie te detecteren voordat deze buiten de juiste grenzen wordt gedeeld.

​

Gevoelige elementen kunnen:

​

• worden gedetecteerd in chatberichten en gedeelde content

• worden gemarkeerd voordat berichten worden verzonden of doorgestuurd

• worden gemaskeerd of beschermd volgens de beleidsregels van de organisatie

 

Hierdoor kunnen teams vrij samenwerken, terwijl onbedoelde blootstelling van gevoelige informatie wordt voorkomen.

Organisaties willen steeds vaker datasets beschikbaar stellen aan partners, onderzoeksinstellingen of data-marktplaatsen om nieuwe inzichten te creëren of waarde uit hun data te halen. Deze datasets bevatten echter vaak gevoelige informatie die niet rechtstreeks kan worden gedeeld.

​

EdgeGuard stelt organisaties in staat datasets voor extern gebruik voor te bereiden door automatisch gevoelige informatie te identificeren en te beschermen voordat de data wordt gedeeld.

​

Gevoelige elementen kunnen:

​

• worden gedetecteerd in gestructureerde en ongestructureerde data

• worden gemaskeerd of gepseudonimiseerd

• worden vervangen door consistente tokens die relaties binnen de data behouden

 

Hierdoor kunnen organisaties waardevolle datasets delen, terwijl persoonlijke of vertrouwelijke informatie beschermd blijft.

Organisaties centraliseren steeds vaker grote hoeveelheden operationele data in data lakes om analyses, rapportages en AI-gedreven inzichten mogelijk te maken. Deze omgevingen bevatten vaak gevoelige informatie afkomstig uit verschillende systemen, zoals klantgegevens, communicatie en operationele data.

 

Zonder passende waarborgen kan gevoelige informatie breed toegankelijk worden voor analyseteams en dataplatforms.

 

EdgeGuard fungeert als een privacylaag binnen datapijplijnen door automatisch gevoelige informatie te identificeren en te beschermen voordat deze gedeelde data-omgevingen bereikt.

​

Gevoelige elementen kunnen:

​

• worden gedetecteerd in gestructureerde en ongestructureerde datasets

• worden gemaskeerd of gepseudonimiseerd

• worden vervangen door consistente tokens die relaties binnen de data behouden

 

Hierdoor kunnen organisaties de analytische waarde van hun data benutten, terwijl gevoelige informatie beschermd blijft.

AI-assistenten maken steeds vaker deel uit van het dagelijkse werk. Medewerkers gebruiken ze om documenten samen te vatten, data te analyseren, rapporten op te stellen en inzichten te verkrijgen.

​

In de praktijk bevatten prompts echter vaak gevoelige informatie, zoals persoonsgegevens, interne dossierinformatie, financiële gegevens of vertrouwelijke bedrijfsinformatie. Wanneer deze informatie rechtstreeks naar AI-systemen wordt gestuurd, kan dit privacy- en compliance-risico’s veroorzaken.

 

EdgeGuard zorgt ervoor dat gevoelige informatie automatisch wordt geïdentificeerd en beschermd voordat prompts of documenten naar AI-systemen worden verzonden.

​

Gevoelige elementen kunnen:

​

• worden gedetecteerd in prompts en geüploade documenten

• worden gemaskeerd of gepseudonimiseerd vóór verwerking

• worden vervangen door consistente tokens die de context behouden

 

Hierdoor kunnen organisaties AI veilig inzetten voor productiviteit en innovatie, terwijl gevoelige informatie beschermd blijft en compliance gewaarborgd is.

Organisaties centraliseren steeds vaker grote hoeveelheden operationele data in data lakes om analyses, rapportages en AI-gedreven inzichten mogelijk te maken. Deze omgevingen bevatten vaak gevoelige informatie afkomstig uit verschillende systemen, zoals klantgegevens, communicatie en operationele data.

 

Zonder passende waarborgen kan gevoelige informatie breed toegankelijk worden voor analyseteams en dataplatforms.

 

EdgeGuard fungeert als een privacylaag binnen datapijplijnen door automatisch gevoelige informatie te identificeren en te beschermen voordat deze gedeelde data-omgevingen bereikt.

​

Gevoelige elementen kunnen:

​

• worden gedetecteerd in gestructureerde en ongestructureerde datasets

• worden gemaskeerd of gepseudonimiseerd

• worden vervangen door consistente tokens die relaties binnen de data behouden

​

Hierdoor kunnen organisaties de analytische waarde van hun data benutten, terwijl gevoelige informatie beschermd blijft.

Onderzoeken vereisen vaak dat bewijsmateriaal wordt geanalyseerd door externe experts, analysetools of AI-systemen. EdgeGuard beschermt gevoelige identiteiten binnen dossiermateriaal, terwijl de relaties en verbanden die onderzoekers nodig hebben om het bewijs te begrijpen behouden blijven.

 

EdgeGuard identificeert automatisch gevoelige informatie in bewijsmateriaal en past beschermende maatregelen toe voordat de gegevens worden gedeeld of verwerkt.

​

Gevoelige elementen kunnen:

​

• worden gedetecteerd in tekst en documenten

• worden gemaskeerd of gepseudonimiseerd

• worden vervangen door consistente tokens

 

Hierdoor kunnen onderzoekers en analisten werken met de informatie die zij nodig hebben — zonder gevoelige identiteiten bloot te stellen.

Klinische notities bevatten waardevolle medische inzichten, maar bevatten vaak ook gevoelige patiëntinformatie zoals namen, contactgegevens, identificatienummers en contextuele details die de identiteit van een patiënt kunnen onthullen.

​

Het delen van deze notities voor onderzoek, data-analyse of AI-ondersteunde analyse vereist daarom dat persoonsgegevens zorgvuldig worden verwijderd of beschermd.

 

EdgeGuard identificeert automatisch gevoelige informatie in klinische notities en past beschermende maatregelen toe voordat de data wordt gedeeld of verwerkt.

​

Gevoelige elementen kunnen:

​

• worden gedetecteerd in klinische tekst en medische documentatie

• worden gemaskeerd of gepseudonimiseerd

• worden vervangen door consistente tokens die de medische context behouden

 

Hierdoor kunnen zorgprofessionals en onderzoekers klinische informatie analyseren en benutten, terwijl de identiteit van patiënten beschermd blijft.

Organisaties moeten vaak grote verzamelingen documenten analyseren, zoals rapporten, contracten, e-mails en dossierstukken. Deze documenten bevatten regelmatig gevoelige informatie die tijdens analyse niet breed toegankelijk zou mogen zijn.

 

Handmatige redactie of het lakken van informatie is tijdrovend en moeilijk op te schalen wanneer met grote documentverzamelingen wordt gewerkt.

 

EdgeGuard identificeert automatisch gevoelige informatie in documenten en past beschermende maatregelen toe voordat de inhoud wordt verwerkt of geanalyseerd.

​

Gevoelige elementen kunnen:

​

• worden gedetecteerd in documenten en bijlagen

• worden gemaskeerd of gepseudonimiseerd

• worden vervangen door consistente tokens die de structuur van de informatie behouden

 

EdgeGuard kan daarnaast rapportages genereren die inzicht geven in de aanwezigheid en verspreiding van gevoelige informatie binnen grote documentcollecties. Zo kan een organisatie bijvoorbeeld volledige mappen of archieven met duizenden documenten analyseren en inzicht krijgen in welke bestanden privacygevoelige data bevatten en in welke mate.

 

Hierdoor kunnen organisaties documentverzamelingen analyseren, compliance-inzichten verkrijgen en waardevolle informatie benutten, terwijl gevoelige data beschermd blijft.

Binnen moderne organisaties stroomt gevoelige data tussen verschillende systemen en teams. Hoewel samenwerking essentieel is, heeft niet ieder systeem of iedere gebruiker directe toegang tot persoonsgegevens of vertrouwelijke informatie nodig.

​

Zonder duidelijke privacygrenzen kan gevoelige data breed toegankelijk worden binnen applicaties, analyseomgevingen of operationele workflows.

​

EdgeGuard stelt organisaties in staat interne privacygrenzen te creëren door automatisch gevoelige informatie te identificeren en te beschermen wanneer data tussen systemen wordt uitgewisseld.

 

Gevoelige elementen kunnen:

​

• worden gedetecteerd in datastromen, documenten en communicatie

• worden gemaskeerd of gepseudonimiseerd voor specifieke systemen of omgevingen

• worden vervangen door consistente tokens wanneer identiteiten verborgen moeten blijven

 

Hierdoor kunnen organisaties hun operationele processen behouden, terwijl gevoelige informatie alleen zichtbaar is waar dit daadwerkelijk nodig is.

Medisch onderzoek en biobanken zijn afhankelijk van grote datasets met patiëntgegevens, klinische observaties en biologische data. Deze datasets zijn essentieel voor het bevorderen van wetenschappelijke kennis, maar bevatten vaak gevoelige persoonsgegevens.

​

EdgeGuard stelt onderzoeksorganisaties in staat data op een verantwoorde manier te gebruiken en te delen door automatisch gevoelige informatie te identificeren en te beschermen voordat deze wordt verwerkt of gedeeld.

​

Gevoelige elementen kunnen:

​

• worden gedetecteerd in onderzoeksdatasets en documentatie

• worden gemaskeerd of gepseudonimiseerd

• worden vervangen door consistente tokens die relaties binnen de data behouden

 

Hierdoor kunnen onderzoekers waardevolle datasets analyseren en samenwerken, terwijl de identiteit van patiënten beschermd blijft.

Onderzoeken naar witwassen (AML) en fraude vereisen vaak de analyse van grote hoeveelheden financiële gegevens, transactienotities en communicatiedata. Deze informatie bevat regelmatig gevoelige persoonsgegevens en financiële identificatiegegevens.

 

Het delen van deze informatie tussen onderzoeksteams, compliance-afdelingen of analysetools kan privacy- en regelgevingsrisico’s met zich meebrengen wanneer gevoelige data onnodig wordt blootgesteld.

​

EdgeGuard identificeert automatisch gevoelige informatie in onderzoeksmateriaal en past beschermende maatregelen toe voordat de data wordt gedeeld of geanalyseerd.

​

Gevoelige elementen kunnen:

​

• worden gedetecteerd in financiële gegevens, rapportages en communicatie

• worden gemaskeerd of gepseudonimiseerd

• worden vervangen door consistente tokens die relaties binnen het onderzoek behouden

 

Hierdoor kunnen onderzoekers en analisten patronen en verdachte activiteiten identificeren, terwijl gevoelige identiteiten en financiële gegevens beschermd blijven.