Sintetik ma'lumotlarni yaratishda maxfiylikni himoya qilish choralari
Ma'lumotlar to'plamini sintez qilishda sintetik ma'lumotlar shaxslarni qayta identifikatsiya qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan hech qanday nozik ma'lumotga ega bo'lmasligi kerak. Shunday qilib, biz sintetik ma'lumotlarda PII yo'qligiga kafolat bera olamiz. Quyidagi videoda Marijn buni isbotlash uchun sifat hisobotimizdagi maxfiylik choralarini taqdim etadi.
Bu video AI tomonidan yaratilgan sintetik maʼlumotlar haqidagi Syntho x SAS D[N]A kafesidan olingan. Toʻliq videoni bu yerda toping.
Sintetik maʼlumotlarni yaratishda qanday maxfiylikni himoya qilish choralarini koʻramiz?
Asosan, bu masofa o'lchovlarini ko'rib chiqish, ortiqcha moslashishni oldini olish uchun ko'rsatkichlar. Bu ular sintetik ma'lumotlarning asl ma'lumotlarga qanchalik yaqinligini tekshirishlarini anglatadi. Agar bu juda yaqin bo'lsa, maxfiylik xavfi bo'lishi mumkin. Ushbu ko'rsatkichlar sintetik ma'lumotlarning asl ma'lumotlarga juda yaqin kelmasligiga ishonch hosil qiladi. Bundan tashqari, buni amalga oshirayotganda, Syntho Engine ham buni adolatli tarzda amalga oshirish uchun ushlab turish to'plamidan foydalanadi.
Ma'lumotlar sintetik, ammo bizning jamoamiz haqiqiy!
Syntho bilan bog'laning va bizning mutaxassislarimizdan biri sintetik ma'lumotlarning qiymatini o'rganish uchun yorug'lik tezligida siz bilan bog'lanadi!