Syntho تعيش مع اقتراح البيانات التركيبية

شعار Syntho

لماذا Syntho؟

نحن نشهد اتجاهين رئيسيين يحدث اليوم. يصف الاتجاه الأول النمو المتسارع لاستخدام البيانات من قبل المؤسسات والحكومات والعملاء. يصف الاتجاه الثاني القلق المتزايد لدى الأفراد بشأن قدرتهم على التحكم في المعلومات التي يكشفونها عن أنفسهم ولمن. من ناحية ، نحن حريصون على استخدام البيانات ومشاركتها لإطلاق العنان لقيمة هائلة. من ناحية أخرى ، نريد حماية خصوصية الأفراد ، ويتم تحقيق ذلك عادةً من خلال وضع قيود على استخدام البيانات الشخصية ، وذلك بشكل أساسي من خلال التشريعات ، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR). نشير إلى هذه الظاهرة باسم "معضلة الخصوصية". إنه الطريق المسدود حيث استخدام البيانات و خصوصية تصادم حماية الأفراد بلا هوادة.

التوضيح 1

هدفنا في Syntho هو حل معضلة الخصوصية معك ومن أجلك.

معضلة الخصوصية

سينثو - من نحن؟

Syntho - البيانات التركيبية المُنشأة بواسطة الذكاء الاصطناعي

بصفتنا ثلاثة أصدقاء ومؤسسين لشركة Syntho ، نعتقد أن الذكاء الاصطناعي (AI) والخصوصية يجب أن يكونا حلفاء ، وليسوا أعداء. الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على المساعدة في حل معضلة الخصوصية العالمية وهو الصلصة السرية لتقنية تعزيز الخصوصية (PET) التي تمكّنك من استخدام البيانات ومشاركتها مع ضمانات الخصوصية. لدى Marijn Vonk (إلى اليسار) خلفية في علوم الحوسبة وعلوم البيانات والتمويل وكانت تعمل كمستشار في مجالات الإستراتيجية والأمن السيبراني وتحليلات البيانات. Simon Brouwer (في الوسط) لديه تعليم في الذكاء الاصطناعي ولديه خبرة في العمل مع كميات كبيرة من البيانات كعالم بيانات في مجموعة متنوعة من الشركات. ويم كيس جانسن (إلى اليمين) لديه خلفية في الاقتصاد والتمويل والاستثمارات وهو ماهر كمدير منتج ومستشار إستراتيجي.

محرك Syntho الخاص بنا لتوليد البيانات الاصطناعية

لقد طورت Syntho أساس التعلم العميق تقنية تحسين الخصوصية (PET) يمكن استخدامها مع أي نوع من البيانات. بعد التدريب لدينا محرك سينثو قادر على توليد جديد ، اصطناعي البيانات المجهولة تمامًا وتحافظ على جميع قيمة البيانات الأصلية. البيانات التركيبية بواسطة Syntho لها سمتان رئيسيتان:

  • من المستحيل إجراء هندسة عكسية للأفراد في البيانات التركيبية التي تحافظ على الخصوصية
    يحتوي محرك Syntho الخاص بنا على آلية مضمنة تتضمن "الخصوصية التفاضلية" لاستنتاج أن مجموعة البيانات لا تحتوي على سجلات من مجموعة البيانات الأصلية وأنه لا يمكن التعرف على أي فرد على الإطلاق.
  • تحتفظ البيانات التركيبية بالخصائص الإحصائية وهيكل البيانات الأصلية
    يلتقط محرك Syntho جميع الخصائص والهياكل ذات الصلة بالبيانات الأصلية. ومن ثم ، فإن المرء يواجه فائدة بيانات مماثلة مع البيانات التركيبية كما هو الحال مع البيانات الأصلية.

التوضيح 2

توليد البيانات التركيبية

تركيب البيانات التركيبية

مجموعة من الناس يبتسمون

البيانات مصطنعة، لكن فريقنا حقيقي!

الاتصال Syntho وسيتواصل معك أحد خبرائنا بسرعة الضوء لاستكشاف قيمة البيانات التركيبية!