설명
Limina는 데이터 비식별화 플랫폼으로, 이전에는 Private AI로 알려졌으며 현재는 자체 이름과 브랜드로 운영되고 있습니다. 이 플랫폼은 비구조화된 데이터에서 개인 식별 정보(PII), 건강 정보(PHI) 및 결제 카드 정보(PCI)를 감지하고 제거하여 조직이 민감한 세부 정보를 노출하지 않고 AI 교육, 분석 또는 공유를 위해 해당 데이터를 사용할 수 있도록 합니다.
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핵심 제안은 패턴 매칭보다 맥락을 중시하는 것입니다. 규칙 기반 도구와 일반 목적의 클라우드 API는 일반적인 단어처럼 읽히는 이름이나 대화의 여러 차례에 걸쳐 언급된 신용 카드 번호와 같이 명백한 패턴처럼 보이지 않는 엔터티를 놓칠 수 있습니다. Limina는 대신 이러한 경우를 포착하기 위해 맥락을 읽으며, 52개 언어에서 50개 이상의 엔터티 유형(이름, 사회 보장 번호, 신용 카드, 의학적 상태, 약물, 여권 번호 및 국제 변형)을 다룹니다. 또한 언어를 혼합하는 화자나 문서의 코드 스위칭을 처리합니다. 이 플랫폼은 텍스트, 이미지, 오디오 및 구조화된 데이터 형식에서 전사 오류, OCR 실수 및 손으로 쓴 양식을 포함한 복잡한 실제 입력을 처리합니다.
Limina의 워크플로우는 세 단계로 실행됩니다. Identify는 실시간으로 민감한 엔터티를 감지하고 문서나 대화 전반에 걸쳐 관련 정보를 연결합니다. Transform은 이후에 레드랙션, 가명화, 합성 대체 데이터 생성 또는 엔터티 일반화를 수행하며, 이는 하류 사용 사례의 필요에 따라 달라집니다. Comply는 HIPAA, GDPR, PCI-DSS, CPRA, 일본의 APPI 및 퀘벡의 법 25를 지원하는 전문가 결정 준비 완료 출력 및 감사 문서를 생성합니다. 이 플랫폼은 고객의 자체 VPC 또는 온프레미스 인프라 내에서 컨테이너로 배포되므로 데이터가 처리 중 해당 환경을 떠나지 않으며, AWS, Azure, Snowflake 및 NVIDIA NeMo와 통합됩니다.
Limina는 Providence Health와의 배포에서 의사 대화에 대해 99.5%의 정확도를 보고하며, 주요 제약 고객이 며칠 걸리는 문서 레드랙션 프로세스를 몇 분으로 단축했다고 주장합니다. 주요 클라우드 제공업체의 일반 목적 PII 도구와 비교하여 약 45,000 단어의 자체 벤치마크 테스트에서 Limina는 0.2%에서 7%의 엔터티를 놓쳤다고 보고하며, 비교한 일반 목적 도구는 13.8%에서 46.5%를 놓쳤습니다.
Limina 웹사이트에 언급된 고객으로는 Boehringer Ingelheim, Zurich Insurance, MUFG Bank, Providence, Semalytix, Be My Eyes 및 Rilla가 있으며, 제약, 보험, 은행, 의료 및 콜센터 사용 사례를 포함합니다. Limina의 정확도 주장은 Armilla AI에 의해 독립적으로 검증되었으며, SwissRe의 지원을 받습니다.
- 카테고리AI 개인정보 보호 도구
- 요금제프리미엄
- 배포온프레미스, 클라우드
- 플랫폼웹
Limina의 핵심 기능
텍스트, 이미지, 오디오 및 문서 전반에서 PII, PHI 및 PCI를 맥락 인식 방식으로 감지
이름, 사회 보장 번호, 신용 카드, 의학적 상태, 약물 및 여권 번호를 포함한 50개 이상의 엔터티 유형
52개 지원 언어, 지역 변형 및 코드 스위칭 포함
감지된 엔터티의 레드랙션, 가명화, 합성 데이터 생성 또는 일반화
고객의 자체 VPC 또는 온프레미스 내에서 컨테이너로 배포되어 데이터가 해당 환경을 떠나지 않음
HIPAA, GDPR, PCI-DSS, CPRA, APPI 및 법 25에 대한 전문가 결정 준비 완료 준수 보고서
ASR 오류, OCR 실수 및 손으로 쓴 양식을 포함한 복잡한 실제 입력 처리
AWS, Azure, Snowflake 및 NVIDIA NeMo와의 통합
Limina 사용 방법은?
Limina와 상담하기: 데이터 유형, 양 및 준수 요구 사항을 정의하기 위해 팀에 연락합니다.
컨테이너 배포하기: Limina를 고객의 VPC 또는 온프레미스 환경에 설치합니다.
엔터티 식별하기: 텍스트, 오디오, 이미지 또는 문서 데이터에서 Limina의 실시간 감지를 실행합니다.
출력 변환하기: 각 사용 사례에 대해 레드랙션, 가명화, 합성 데이터 또는 일반화를 선택합니다.
준수 보고서 생성하기: 규제 기관이나 감사인을 위한 전문가 결정 준비 완료 문서를 생성합니다.
Limina의 사용 사례
- 의료 데이터 비식별화
- 규제 준수 보고
- AI 교육 데이터 준비
- 콜센터 전사 레드랙션
