Un dataset di analisi frode aggrega transazioni, alert e profili di rischio ai fini dell'addestramento di modelli predittivi, ai sensi del GDPR considerando 26. anonym.plus anonimizza nomi, carte di credito, IBAN e indirizzi IP dall'intero dataset direttamente in locale. I pattern di transazione — importi, frequenze, categorie — restano intatti per il training.
Quando si applica
Il team di data science addestra un modello di rilevamento frodi. Il dataset viene anonimizzato prima di essere inserito nella pipeline ML; i dati originali restano nel data warehouse protetto.
Come lo gestisce anonym.plus
- Carica il dataset di frode in anonym.plus.
- Lo strumento scansiona colonne strutturate e campi testo libero.
- Individua nomi, carte, IBAN, email e indirizzi IP.
- Verifica ogni colonna; conserva pattern numerici e temporali.
- Anonimizza i campi identificativi con token stabili.
- Esporta il dataset pulito in locale.
Cosa serve fornire
- Il dataset di frode (CSV, JSON, XLSX o Parquet).
- Un operatore: anonimizza o tokenizza.
- Opzionale: schema di colonne da preservare.
Tipi di entità rilevati nei documenti finanziari
| Categoria | Tipo di entità anonym.plus | Esempio |
|---|---|---|
| Persona | PERSON | Valentina Greco → [SOGGETTO] |
| Carta di credito | CREDIT_CARD | 4532 0151 1283 0366 → [CARTA] |
| IBAN | IBAN_CODE | IT60 X054 2811 1010 0000 0123 456 → [IBAN] |
| IP | IP_ADDRESS | 172.16.0.1 → [IP] |
| EMAIL_ADDRESS | valentina.greco@esempio.it → [EMAIL] | |
| Data | DATE_TIME | Transazione del 01/06/2026 → [DATA] |
Conformità raggiunta
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Limiti & avvertenze
Combinazioni di importo, merchant, orario e paese possono identificare indirettamente un soggetto in dataset ad alta granularità. Applica k-anonimità o generalizzazione sulle feature più discriminanti.
Domande frequenti
I dataset anonimizzati sono esenti dal GDPR?
Solo se la re-identificazione è tecnicamente impossibile. Il GDPR considerando 26 richiede una valutazione contestuale del rischio residuo.
Posso anonimizzare dataset di milioni di righe?
Sì. anonym.plus elabora dataset di grandi dimensioni in batch completamente in locale.
I dati vengono caricati su cloud per l'elaborazione?
No. L'intera pipeline di anonimizzazione è offline.