الوصف
Limina هي منصة لإزالة تعريف البيانات، كانت تُعرف سابقًا باسم Private AI، وتعمل الآن تحت اسمها وعلامتها التجارية الخاصة. إنها تكشف وتزيل المعلومات الشخصية القابلة للتعريف، والمعلومات الصحية، وبيانات الدفع (PII، PHI، وPCI) من البيانات غير المنظمة حتى تتمكن المؤسسات من استخدام تلك البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي، أو التحليلات، أو المشاركة دون الكشف عن التفاصيل الحساسة.
قراءة المزيد
الأساس هو التركيز على السياق بدلاً من مطابقة الأنماط. الأدوات المعتمدة على القواعد وواجهات برمجة التطبيقات السحابية العامة تفوت الكيانات التي لا تبدو كأنماط واضحة، مثل اسم يبدو ككلمة شائعة، أو رقم بطاقة ائتمان يُقال عبر عدة جولات من المحادثة. تقول Limina إنها تقرأ السياق بدلاً من ذلك لالتقاط هذه الحالات، تغطي أكثر من 50 نوعًا من الكيانات (الأسماء، أرقام الضمان الاجتماعي، بطاقات الائتمان، الحالات الطبية، الأدوية، أرقام جوازات السفر، والأنواع الدولية) عبر 52 لغة، بما في ذلك التبديل اللغوي حيث يخلط المتحدث أو المستند بين اللغات. إنها تتعامل مع المدخلات الفوضوية من العالم الحقيقي، بما في ذلك أخطاء النسخ، وأخطاء التعرف الضوئي على الأحرف، والنماذج المكتوبة بخط اليد، في النصوص والصور والصوت، وأشكال البيانات المنظمة.
تعمل سير عمل Limina في ثلاث مراحل. تكشف مرحلة التعرف عن الكيانات الحساسة في الوقت الفعلي وتربط المعلومات ذات الصلة عبر مستند أو محادثة. ثم تقوم مرحلة التحويل بالتعتيم، أو استخدام أسماء مستعارة، أو توليد بيانات بديلة اصطناعية، أو تعميم الكيانات، اعتمادًا على ما يحتاجه الاستخدام اللاحق. تنتج مرحلة الامتثال مخرجات جاهزة لتحديد الخبراء ووثائق تدقيق لدعم HIPAA، وGDPR، وPCI-DSS، وCPRA، وقانون APPI في اليابان، وقانون 25 في كيبيك. يتم نشر المنصة كحاوية داخل VPC الخاص بالعميل أو في البنية التحتية المحلية، بحيث لا تترك البيانات تلك البيئة أثناء المعالجة، وتتكامل مع AWS، وAzure، وSnowflake، وNVIDIA NeMo.
تبلغ Limina عن دقة 99.5% في محادثات الأطباء في نشر مع Providence Health، وتقول إن عميلًا كبيرًا في صناعة الأدوية قلل من عملية التعتيم على المستندات التي تستغرق عدة أيام إلى دقائق. في اختبارها الخاص الذي شمل حوالي 45,000 كلمة مقارنة بأدوات PII العامة لمزودي السحابة الرئيسيين، أفادت Limina بأنها تفوت بين 0.2% و7% من الكيانات، مقارنة بـ 13.8% إلى 46.5% التي فاتت من الأدوات العامة التي قارنوا بها.
تشمل العملاء المذكورين على موقع Limina Boehringer Ingelheim، Zurich Insurance، MUFG Bank، Providence، Semalytix، Be My Eyes، وRilla، والتي تمتد عبر مجالات الأدوية، والتأمين، والبنوك، والرعاية الصحية، وحالات استخدام مراكز الاتصال. تم التحقق من ادعاءات دقة Limina بشكل مستقل من قبل Armilla AI، بدعم من SwissRe.
- الفئةأدوات الخصوصية بالذكاء الاصطناعي
- نموذج التسعيرمجاني مع ميزات مدفوعة
- النشرمحلي، سحابي
- المنصاتالويب
الميزات الأساسية لـ Limina
الكشف المدرك للسياق عن PII، PHI، وPCI عبر النصوص والصور والصوت والمستندات
أكثر من 50 نوعًا من الكيانات، بما في ذلك الأسماء، وأرقام الضمان الاجتماعي، وبطاقات الائتمان، والحالات الطبية، والأدوية، وأرقام جوازات السفر
52 لغة مدعومة، بما في ذلك الأنواع الإقليمية والتبديل اللغوي
التعتيم، واستخدام أسماء مستعارة، وتوليد بيانات اصطناعية، أو تعميم الكيانات المكتشفة
نشر كحاوية داخل VPC الخاص بالعميل أو في الموقع، بحيث لا تترك البيانات تلك البيئة أبدًا
تقارير امتثال جاهزة لتحديد الخبراء لـ HIPAA، وGDPR، وPCI-DSS، وCPRA، وAPPI، وقانون 25
يتعامل مع المدخلات الفوضوية من العالم الحقيقي: أخطاء ASR، وأخطاء OCR، والنماذج المكتوبة بخط اليد
التكامل مع AWS، وAzure، وSnowflake، وNVIDIA NeMo
كيفية استخدام Limina؟
تحدث إلى Limina: اتصل بالفريق لتحديد أنواع بياناتك، وحجمها، ومتطلبات الامتثال.
نشر الحاوية: قم بتثبيت Limina داخل VPC الخاص بك أو في بيئة محلية.
تحديد الكيانات: قم بتشغيل الكشف في الوقت الفعلي من Limina عبر بياناتك النصية أو الصوتية أو الصور أو المستندات.
تحويل المخرجات: اختر التعتيم، أو استخدام أسماء مستعارة، أو بيانات اصطناعية، أو تعميم لكل حالة استخدام.
توليد تقارير الامتثال: إنتاج وثائق جاهزة لتحديد الخبراء لجهة تنظيمك أو مدققك.
حالات استخدام Limina
- إزالة تعريف بيانات الرعاية الصحية
- تقارير الامتثال التنظيمي
- إعداد بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
- تعتيم نصوص مراكز الاتصال
