Mesures de protecció de la privadesa en generar dades sintètiques
Quan es sintetitza un conjunt de dades, és essencial que les dades sintètiques no continguin informació sensible que es pugui utilitzar per tornar a identificar persones. D'aquesta manera, podem garantir que no hi ha PII a les dades sintètiques. Al vídeo següent, Marijn presenta les mesures de privadesa que es troben al nostre informe de qualitat per demostrar-ho.
Aquest vídeo s'ha capturat del Syntho x SAS D[N]A Café sobre les dades sintètiques generades per IA. Trobeu el vídeo complet aquí.
Quines són les mesures de protecció de la privadesa que prenem quan generem dades sintètiques?
Principalment, aquestes són mètriques per evitar el sobreajustament, mirant les mesures de distància. Això vol dir que comproven com de properes estan les dades sintètiques a les dades originals. Si això s'acosta massa, pot haver-hi un risc de privadesa. Aquestes mètriques asseguren que les dades sintètiques no s'acosten massa a les dades originals. A més, quan fa això, el Syntho Engine també utilitza un conjunt de retenció per poder fer-ho de manera justa.
Les dades són sintètiques, però el nostre equip és real!
Poseu-vos en contacte amb Syntho i un dels nostres experts es posarà en contacte amb vostè a la velocitat de la llum per explorar el valor de les dades sintètiques.