Syntho는 합성 데이터 제안과 함께 살아 있습니다.
왜 신토인가?
우리는 오늘날 일어나고 있는 두 가지 주요 추세를 목격하고 있습니다. 첫 번째 추세는 기관, 정부 및 고객의 데이터 사용이 기하급수적으로 증가하는 것을 설명합니다. 두 번째 경향은 자신과 누구에게 공개하는 정보를 통제할 수 있는지에 대한 개인의 우려가 커지고 있음을 나타냅니다. 한편으로 우리는 엄청난 가치를 실현하기 위해 데이터를 사용하고 공유하기를 열망합니다. 다른 한편으로, 우리는 개인의 프라이버시를 보호하기를 원합니다. 이는 일반적으로 GDPR과 같은 법률을 통해 개인 데이터 사용을 제한함으로써 달성됩니다. 이러한 현상을 '프라이버시 딜레마'라고 합니다. 막다른 골목이다. 데이터 사용 그리고 개인 정보 보호 개인의 보호가 끊임없이 충돌합니다.
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Syntho의 목적은 귀하와 귀하를 위한 개인정보 딜레마를 해결하는 것입니다.
신토 - 우리는 누구인가?
Syntho - AI 생성 합성 데이터
Syntho의 세 친구이자 창립자로서 우리는 인공 지능(AI)과 개인 정보 보호가 적이 아니라 동맹이 되어야 한다고 믿습니다. AI는 글로벌 개인 정보 딜레마를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 잠재력이 있으며 개인 정보 보호가 보장된 데이터를 사용하고 공유할 수 있게 해주는 당사의 개인 정보 보호 강화 기술(PET)의 비밀 소스입니다. Marijn Vonk(왼쪽)는 컴퓨팅 과학, 데이터 과학 및 재무에 대한 배경 지식을 가지고 있으며 전략, 사이버 보안 및 데이터 분석 분야에서 컨설턴트로 일하고 있습니다. Simon Brouwer(가운데)는 인공 지능 교육을 받았으며 다양한 회사에서 데이터 과학자로 대용량 데이터를 작업한 경험이 있습니다. Wim Kees Janssen(오른쪽)은 경제, 금융 및 투자에 대한 배경 지식을 가지고 있으며 제품 관리자 및 전략 컨설턴트로 능숙합니다.
합성 데이터 생성을 위한 Syntho 엔진
Syntho는 딥 러닝 기반의 프라이버시 강화 기술(PET) 모든 유형의 데이터와 함께 사용할 수 있습니다. 훈련 후 우리의 신토 엔진 새로운 것을 생성할 수 있고, 인조 완전히 익명이고 원본 데이터의 모든 가치를 보존하는 데이터입니다. Syntho의 합성 데이터에는 두 가지 주요 속성이 있습니다.
- 개인 정보를 보호하는 합성 데이터에서 개인을 리버스 엔지니어링하는 것은 불가능합니다.
Syntho Engine에는 데이터 세트에 원래 데이터 세트의 레코드가 포함되어 있지 않고 개인을 식별할 수 없다고 추론하는 '차등 개인 정보 보호'와 관련된 기본 제공 메커니즘이 있습니다. - 합성 데이터는 원본 데이터의 통계적 속성과 구조를 유지합니다.
Syntho 엔진은 원본 데이터의 모든 관련 속성과 구조를 캡처합니다. 따라서 원본 데이터와 마찬가지로 합성 데이터에서도 유사한 데이터 효용을 경험하게 됩니다.
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합성 데이터 생성
