Apache Kafka is a powerful platform for streaming data in real time for multiple use cases, including data analysis downstream. However, putting sensitive data in the clear can create massive security and compliance issues. The challenge is that legacy data encryption methods are not sufficient as they do not allow control over who can see what data, and can also impede downstream data analytics and third party applications. Join this webinar to learn how modern data protection approaches and technologies can be used to easily de-identify and re-identify Kafka data streams to share sensitive information securely between internal and external audiences and data domains. We will discuss: * De-identification techniques and use cases * Using Simple Message Transform (SMT) to tokenize sensitive data * Role-based data access control * Architecture, components, and flow * Demo of Kafka data de-identification

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19:00 - 20:00 hs GMT+1

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