Ukrepi za zaščito zasebnosti pri ustvarjanju sintetičnih podatkov
Pri sintetiziranju nabora podatkov je bistveno, da sintetični podatki ne vsebujejo občutljivih informacij, ki bi jih bilo mogoče uporabiti za ponovno identifikacijo posameznikov. Na ta način lahko zagotovimo, da v sintetičnih podatkih ni osebnih podatkov. V spodnjem videoposnetku Marijn uvaja ukrepe glede zasebnosti, ki so v našem poročilu o kakovosti, da to dokaže.
Ta videoposnetek je zajet iz Syntho x SAS D[N]A Café o sintetičnih podatkih, ki jih ustvari AI. Celoten video najdete tukaj.
Katere ukrepe za zaščito zasebnosti izvajamo pri ustvarjanju sintetičnih podatkov?
V glavnem so to meritve za preprečevanje prekomernega prilagajanja, pri čemer gledamo na mere razdalje. To pomeni, da preverijo, kako blizu so sintetični podatki izvirnim. Če se to približa, lahko obstaja tveganje za zasebnost. Te meritve zagotavljajo, da se sintetični podatki ne približajo izvirnim podatkom. Poleg tega pri tem Syntho Engine uporablja tudi zadrževalni niz, da lahko to stori na pošten način.
Podatki so sintetični, naša ekipa pa je resnična!
Obrnite se na Syntho in eden od naših strokovnjakov bo stopil v stik z vami s svetlobno hitrostjo in raziskal vrednost sintetičnih podatkov!