Основные сценарии использования DataSan:

Защита ПДн в контуре разработки и тестирования (Dev/Test) при создании функциональных и нагрузочных стендов, максимально приближенных к продуктиву.​

Подготовка обезличенных наборов данных для аналитических песочниц, пилотных проектов, обучения и демонстраций, где недопустима работа с реальными ПДн.​

Обеспечение юридически корректной передачи данных подрядчикам и вендорам за счет формирования безопасных копий БД.​

DataSan выполняет деперсонализацию ПДн непосредственно внутри СУБД, формируя обезличенные копии баз с сохранением целостности внешних ключей, бизнес‑логики и статистических распределений данных. Продукт поддерживает работу с основными промышленными СУБД (Oracle, PostgreSQL, MS SQL, MySQL) и рассчитан на высокопроизводительную обработку больших объемов информации (1 ТБ/ч).

​

Для защиты конфиденциальной информации DataSan использует набор методов маскирования, включая криптографическое хэширование, смещение дат, генерацию лексически и статистически похожих значений и другие предметно‑ориентированные трансформации. Комбинация методов позволяет обеспечить необратимость восстановления исходных персональных данных, а также устойчивость к попыткам повторной идентификации за счет сохранения семантики и распределений без сохранения реальных значений.​

Решение помогает операторам персональных данных соблюдать требования Федерального закона № 152‑ФЗ и методические документы Роскомнадзора, включая приказ № 140 по безопасной деперсонализации. DataSan позволяет формализовать процесс обезличивания, снизить риск утечки ПДн через непродуктовые среды и упростить прохождение проверок и аудитов за счет централизованного подхода к защите данных.​

Продукт ориентирован на организации с развитой ИТ‑инфраструктурой и строгими требованиями к информационной безопасности: банки, финтех, телеком, e‑commerce, госсектор и крупные корпорации. DataSan встраивается в существующие процессы DevOps и CI/CD (например, Jenkins): обезличивание может вызываться автоматически при формировании тестовых сред или в рамках регламентных миграционных сценариев.​

По результатам проектов у заказчиков DataSan показал значимое сокращение времени обезличивания крупных массивов данных и возможность обработки десятков терабайт в сжатые сроки при сохранении целостности и качества тестовых наборов. Это позволяет одновременно уменьшить регуляторные и репутационные риски, связанные с утечкой ПДн, и поддерживать высокую скорость вывода релизов за счет использования реалистичных, но безопасных данных.​