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ShabdizSHABDIZ
PROTECT

Protection des données et vie privée

Laissez circuler les données ;
maîtrisez les identités.

Shabdiz contrôle la visibilité des informations sensibles dans les API, bases et jeux de données selon les politiques de l’organisation, pour préserver leur utilité en test, développement, analyse et échange.

Commencer l’étude de vos besoinsVoir les fonctionnalités
Protection fondée sur des politiquesPrise en compte du formatDéploiement dans votre organisation
Données avant et après la politique de protectionSHABDIZ
Choisir une méthode de protection01 — POLICY
Illustration conceptuelle Préservation du format avec des données fictives
ChampDonnées initialesRésultat de la politique
NomMaryam AhmadiUtilisateur 482
Mobile091200000000912•••••••
Identifiant client1200486258320714
Type de serviceAssistanceAssistance
Format-awareIdentifiant à 8 chiffres → identifiant à 8 chiffres

Dans cet exemple, l’identifiant numérique conserve sa longueur, le nom est pseudonymisé et le mobile masqué.

Le type de service est conservé pour poursuivre le travail.
Illustration conceptuelle · Données fictivesINPUT → POLICY → OUTPUT
DATA PRIVACY & ANONYMIZATIONDe la source au point d’utilisation

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Démo du produit Shabdiz

Derrière le nom Shabdiz

De la vitesse et de la vigilance à la protection de l’identité

Parcourant le monde, vif comme la penséeAttentif comme la nuit, éveillé comme l’aurore

Nezami, Khosrow et Shirin, section 18

Shabdiz, le cheval couleur de nuit du récit de Khosrow et Shirin, est connu dans la poésie de Nezami pour sa rapidité et sa vigilance ; un cheval qui franchit des chemins difficiles et dont le poète compare le mouvement à la vitesse de la pensée. Shabdiz symbolise le mouvement accompagné de vigilance.

Pour nous, le nom Shabdiz rappelle cette alliance : les données doivent continuer à circuler, servir au développement et à l’analyse, et préparer le terrain à de meilleures décisions ; pourtant, chaque destination n’a pas besoin de voir toutes les identités. La valeur des données réside dans leur utilisation, et la confiance et la vigilance dans le soin apporté à ce qui ne doit pas être révélé.

Le système Shabdiz traduit cette vision en une politique de protection : les informations sensibles sont anonymisées ou rendues fictives lors des échanges ou de la préparation d’un jeu de données, selon les besoins de leur utilisateur. Une méthode appropriée et la validation des résultats contribuent à maintenir les données utilisables, avec la même apparence et la même structure que les données d’origine, tout en gardant la divulgation des identités sous contrôle.

Les données poursuivent leur chemin ; l’identité les accompagne dans la mesure nécessaire.

01En bref

Qu’est-ce que Shabdiz et où l’utiliser ?

Une couche entre propriétaires et consommateurs pour contrôler les informations visibles.

De quoi s’agit-il ?

Un système de protection des données et de la vie privée

Shabdiz traite les champs sensibles par masquage, pseudonymisation, hachage et transformations adaptées au format. La méthode est choisie selon l’usage et la destination.

Quand ?

Lorsque les données doivent être utilisées tout en limitant l’exposition des identités

Pour les données de test, les échanges API, les prestataires ou la préparation à l’analyse et à l’IA, surtout lorsqu’un accès technique ne doit pas autoriser la consultation de toutes les informations.

Pour quelle organisation ?

Toute organisation détenant des informations sensibles

Banques, assurances, opérateurs, services publics, santé et entreprises axées sur les données : partout où les informations de clients, citoyens, employés ou partenaires circulent entre équipes et systèmes.

Pour la décision et l’exécution

Responsables sécurité et données, architectes d’entreprise, équipes bases de données, développement, API, tests, analyse et IA.

02Fonctionnalités clés

Une méthode adaptée à chaque donnée.

Le choix commence par les besoins du consommateur : que faut-il voir, transformer et quels liens préserver ?

Policy-driven01

Une politique par parcours et destination

Définir quel champ transformer, pour quel destinataire et par quelle méthode.

PII / API / DestinationPolitique définie
Masking02

Masquer tout ou partie d’une valeur

Contrôler la visibilité des données sensibles selon les besoins du destinataire.

091200000000912•••••••
Pseudonymization03

Des identités de substitution pour exploiter les données

Remplacer les identifiants directs par des pseudonymes dans les scénarios opérationnels ou analytiques.

Maryam AhmadiUtilisateur 482
Hashing04

Transformation à sens unique selon l’usage

Lorsque la récupération n’est pas nécessaire, définir un hachage adapté au type de données.

Identifiant d’entréeValeur hachée
Format-aware / FPE05

Transformation tenant compte du format

Les transformations adaptées tiennent compte de la longueur, du type et du motif requis par le système cible.

1200486258320714
Deterministic06

Transformation cohérente entre enregistrements

Dans un périmètre et une politique cohérents, un identifiant répété reçoit le même substitut afin de préserver les liens entre enregistrements.

A → AB → B

Les exemples illustrent les méthodes ; les politiques opérationnelles dépendent du type de données et des besoins du système cible.

03Deux domaines d’utilisation

Un seul Shabdiz, pour les flux et les réservoirs de données.

Flow et Vault sont deux usages d’un même produit. Choisissez un domaine pour voir son parcours, ses entrées et sorties.

Data in Motion

Protection sur le parcours d’échange des données

Lors des échanges entre API, services ou systèmes, les politiques de protection s’appliquent au transfert pour que chaque destinataire ne reçoive que les informations nécessaires.

REST APIJSON / XMLAPI GatewayService-to-Service
  1. 01API ou service source
  2. 02Politique de protection
  3. 03Moteur Shabdiz
  4. 04Réponse protégée
Entrée
Requêtes ou réponses API et messages traitables dans la couche de services
Sortie
Charge utile protégée pour le service destinataire ou consommateur autorisé
Usage adapté
Échanges intersystèmes, intégration de prestataires et entrées structurées pour l’IA
Point de déploiement
Passerelle API ou couche d’intégration, selon l’architecture du projet

Protéger tout en préservant l’utilité

Le bon format.
Un résultat exploitable.

Protéger les données en détruisant la structure nécessaire bloque aussi les tests ou l’analyse. Shabdiz choisit les transformations selon le type, la longueur et le motif des données.

Avec des transformations stables et des politiques cohérentes, les liens entre enregistrements peuvent aussi être préservés pour permettre à l’équipe destinataire de travailler.

Exemple préservant la longueur de l’identifiantFORMAT-AWARE
Identifiant initial8 chiffres
12004862
SHABDIZ POLICY
Identifiant transformé8 chiffres
58320714
Type : numériqueLongueur : conservéeValeur : transformée

Illustration conceptuelle avec identifiant fictif

04Scénarios d’utilisation

Les données arrivent selon la politique de leur destination.

01TEST & DEVELOPMENT

Des tests réalistes avec une exposition des identités maîtrisée

Les équipes QA ont besoin de données à la structure exploitable.

Résultat attendu

Une copie transformée pour le développement, les tests et l’UAT.

Vault
02API & INTEGRATION

À chaque service les données nécessaires

Les consommateurs d’API n’ont pas besoin de toutes les données personnelles.

Résultat attendu

Une réponse protégée selon la politique du parcours.

Flow
03DATA SHARING

Partager des données avec les prestataires

L’assistance ou la collaboration nécessitent des données, tout en limitant la visibilité des identités.

Résultat attendu

Une charge utile ou un jeu de données adapté à l’usage du partenaire.

Flow + Vault
04ANALYTICS & AI

Contrôler les données avant l’analyse et l’IA

Des identifiants personnels peuvent accompagner les données vers l’analyse ou les flux d’IA.

Résultat attendu

Transformer les champs sensibles avant l’entrée des données structurées dans le parcours d’utilisation.

Flow + Vault

05De la politique à l’exécution

La protection, un processus traçable.

Nous partons de la source pour produire un résultat évalué selon les politiques de l’organisation et les besoins du consommateur.

  1. 01

    Comprendre les données

    Identifier les sources, la structure et les champs sensibles.

  2. 02

    Définir les politiques

    Choisir la méthode selon les données, l’usage et la destination.

  3. 03

    Exécuter la transformation

    Appliquer la politique sur le parcours API ou dans le traitement du jeu de données.

  4. 04

    Valider et livrer

    Vérifier le format, la qualité de sortie et le fonctionnement côté consommateur.

  5. 05

    Surveiller et réviser

    Journaliser les opérations et adapter les politiques aux évolutions des besoins.

Schema-awarePrise en compte de la structure et du type
Batch processingTraitement des jeux de données par lots
Audit & loggingJournalisation pour la traçabilité

06Intégration et déploiement

Dans votre environnement, sur un périmètre défini.

Shabdiz s’utilise indépendamment des autres produits Faraconesh. Commencer par un parcours API ou un jeu de données permet d’évaluer le résultat puis d’élargir progressivement.

ON-PREMISES / PRIVATE

La protection au plus près des données

Déployez dans l’infrastructure de l’organisation ou un environnement privé, selon les exigences de confidentialité, l’architecture et les contrôles d’accès.

MySQLOracleAPI / JSON / XML

Une expérience de développement et de déploiement existe sur MySQL et Oracle ; versions, types de données et connexions sont précisés lors de l’étude technique.

Que faut-il pour commencer ?
Un échantillon ou la structure des données, les champs sensibles, le parcours d’utilisation et le résultat attendu.
Qu’examine-t-on ?
Version de la source, volume et débit, règles de format, accès et besoin de réversibilité.
Comment élargir le périmètre ?
Après validation de la qualité et des performances, les politiques s’étendent à d’autres sources et consommateurs.

S’intègre au parcours de données de l’organisation

Selon le scénario, Shabdiz peut protéger les données aux côtés d’autres produits.

SimurghDonnées pour l’IAShahbazDonnées pour l’analyse comportementaleHodhodProtection lors de la collecte

Avant de commencer

Questions fréquentes

Choisissez la méthode en comprenant les données et les besoins du consommateur.

Lecture automatique · En pause

Non. Shabdiz n’a pas d’éditions. Flow et Vault sont deux usages d’un même produit : protéger les données en transit et les données stockées. Un projet peut couvrir l’un ou les deux.

Partir de votre besoin

Où les données doivent-elles aller,
et que faut-il garder confidentiel ?

Identifions vos sources, le parcours d’utilisation et les besoins de protection, puis définissons ensemble le périmètre adapté de Shabdiz.

Commencer l’étude de vos besoinsÉchanger avec l’équipe Faraconesh