Teradata Poly-Anonymization и post-quantum security для AI-агентов

20 октября 2026 года Teradata представила Poly-Anonymization и post-quantum security для защиты данных при работе AI-агентов. Новые возможности включают Anonomatic PII Vault и гибридный обмен ключами TLS 1.3.

Технические возможности Poly-Anonymization

Poly-Anonymization заменяет поля с персональными данными на стабильные идентификаторы. При этом сохраняются связи между таблицами, структура данных и пригодность для аналитики. Исходные идентификаторы хранятся отдельно в Anonomatic PII Vault.

PII Vault построен на постквантовой криптографии и многоуровневом контроле доступа. Авторизованные пользователи могут восстановить исходные идентификаторы для конкретных задач без использования только обратимого шифрования. Решение также поддерживает format-preserving encryption, который не меняет формат значений и не нарушает работу существующих систем.

Дополнительно внедрена защита неизменяемых резервных копий и репликация баз данных в реальном времени. Эти функции обеспечивают высокий уровень доступности без традиционных механизмов восстановления после сбоев.

Доступность и тестирование

Функции доступны клиентам Teradata Cloud на платформах AWS, Azure и Google Cloud. Остальные возможности зависят от конкретной платформы и способа развертывания. Решение поставляется через OEM-партнерство с Anonomatic и дополняет существующие инструменты Teradata: динамическое маскирование, классификацию данных, шифрование на уровне столбцов и интеграцию с Immuta.

Внутренние тесты показали, что защищенные рабочие нагрузки, включая многотабличные соединения, выполняются без существенного роста потребления ресурсов. В некоторых случаях затраты оказались ниже, чем у незащищенных аналогов. Teradata поддерживает российскую юридическую структуру ООО «ТЕРАДАТА», зарегистрированную в Москве в 2007 году, однако новых региональных развертываний по итогам октябрьского анонса не подтверждено.

Контекст для enterprise AI

Новые инструменты адресованы рискам, связанным с перемещением конфиденциальных данных между пользователями и моделями AI-агентов. Компания отмечает, что предприятия хотят использовать данные для обучения, тестирования и совместной работы, однако прямое раскрытие идентичности создает регуляторные и доверительные барьеры.

Интеграция privacy, security и resiliency механизмов становится обязательной при масштабировании AI. Teradata продолжает развивать нативные возможности платформы, включая поддержку гибридных постквантовых алгоритмов в каналах передачи данных.