예, 인터넷에서 데이터를 제거해야 합니다. 우리가 가장 좋아하는 서비스는 55% 할인입니다.

시크릿 거래

시크릿/ZDNET

광고주가 이 거래에 대한 편집 비용을 지불했습니다. 우리의 편집 전문가들은 독립적인 전문 지식을 사용하여 거래를 조사했습니다. 우리는 이 거래가 소비자의 비용을 절약할 것이라고 판단했기 때문에 내용을 작성했습니다.


온라인에서 발생할 수 있는 가장 침해적이고 침입적인 일 중 하나는 종종 동의 없이 데이터를 수집하는 것입니다. 여기에는 이름, 물리적 위치, 연락처 정보와 같은 개인 식별 정보(PII)가 포함될 수 있으며, 안타깝게도 PII를 데이터 브로커의 손에 넣지 않으려는 노력은 매우 어려운 과정이 될 수 있습니다.

그러나 데이터 브로커가 귀하와 관련된 기록을 삭제하고 시스템에서 삭제하도록 강제하는 가장 쉬운 방법 중 하나는 다음과 같은 데이터 제거 서비스를 사용하는 것입니다. 시크릿. 저는 시중에서 판매되는 최고의 데이터 제거 서비스 중 일부를 테스트했는데 Incogni가 제가 가장 좋아하는 서비스입니다. 지금 당장 할 수 있습니다 코드 ZDNET을 사용하여 구독 시 55% 할인.

검토: 시크릿

온라인 데이터 제거의 문제점은 요청 하나만 보내고 완료할 수 없다는 것입니다. 데이터를 다시 획득하고 추가하는 경우가 많기 때문에 이러한 작업을 수동으로 수행하는 데는 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 대신, 데이터 제거 서비스는 귀하를 대신하여 때로는 매월 데이터 제거 요청을 보내고 필요한 경우 제3자가 귀하의 정보를 삭제하도록 강제하기 위해 데이터 보호법을 시행합니다. 예를 들어, 귀하의 정보는 공유되거나 판매되거나 온라인으로 사람 검색 데이터베이스에 저장될 수 있습니다.

일반적으로 Incogni의 비용은 표준 요금제의 경우 월 7.99달러, 연간 191.76달러입니다. 이 패키지에는 420개 이상의 데이터 브로커 사이트에 적용되는 반복적인 데이터 제거가 포함되어 있습니다. 계층이 올라가면 사용자 지정 데이터 제거 요청을 보낼 수 있으며 웹사이트 적용 범위가 늘어납니다. 가족 계획도 제공됩니다.

그러나 코드를 사용하면 ZDNET 결제 시 Incogni 플랜을 55% 할인받으실 수 있습니다. 표준 수준에서는 월 $7.19 또는 연간 $86.29를 지불하게 됩니다.

또한: 이러한 선도적인 데이터 제거 서비스를 테스트해 본 결과 확실한 승자가 있었습니다.

시험해 보는 데 관심이 있다면 시크릿 놓치지 마세요. 2026년 데이터 제거 서비스 권장 사항을 모두 확인해 보세요.

내가 이 거래를 평가한 방식

나는 이것이 훌륭한 데이터 제거 서비스에 대한 훌륭한 거래라고 생각합니다. 저는 이미 구독자이고 이 서비스를 예약 없이 추천할 수 있습니다. 특히 월별 보고서를 통해 제가 직접 작업을 수행하는 것보다 예상 시간이 얼마나 절약되었는지 알 수 있습니다.

순전히 월간 서비스에 비해 가격이 조금 더 비싸기 때문에 순전히 5/5 거래는 아니지만, 데이터 브로커의 손에 정보를 보관해야 하는 경우 Incogni가 제공하는 서비스를 살펴보는 것이 좋습니다.

Incogni에 따르면 이 거래는 올해 남은 기간과 그 이후에도 유효할 것이라고 합니다.

그러나 거래는 언제든지 매진되거나 만료될 수 있습니다. 하지만 ZDNET은 귀하가 최고의 비용 절감 효과를 얻을 수 있도록 최고의 제품 거래를 찾고, 공유하고, 업데이트하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

우리의 전문가 팀은 우리가 공유하는 거래를 정기적으로 확인하여 거래가 여전히 진행 중이고 획득 가능한지 확인합니다. 이 거래를 놓치셨다면 죄송합니다. 하지만 걱정하지 마세요. 우리는 ZDNET.com에서 이 거래를 저장하고 공유할 수 있는 새로운 기회를 끊임없이 찾고 있습니다.

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우리는 귀하가 보다 스마트하게 쇼핑할 수 있도록 가장 정확한 조언을 제공하는 것을 목표로 합니다. ZDNET은 33년의 경험, 30명의 실무 제품 리뷰어, 10,000제곱피트의 실험실 공간을 제공하여 최고의 기술을 제공합니다.

2025년에 우리는 거래에 대한 접근 방식을 개선하여 여러분과 같은 독자들과 비용 절감액을 공유할 수 있는 측정 가능한 시스템을 개발했습니다. 편집자의 거래 평가 배지는 대부분의 거래 콘텐츠에 부착되어 있어 당사의 전문 지식을 쉽게 해석하여 최선의 구매 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

이 접근 방식의 핵심은 팀 구성원의 전문 지식과 빈도, 브랜드 또는 제품 인지도 등과 같은 여러 요소를 기반으로 한 차등 시스템과 결합된 최고 기술 제품에 제공되는 절감액을 분류하는 백분율 할인 기반 시스템입니다. 결과는? 귀하와 같은 ZDNET 독자를 위해 특별히 선택된 손으로 만든 거래는 당사 전문가의 전폭적인 지원을 받습니다.

또한: 2026년 ZDNET에서 거래를 평가하는 방법

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