网络研讨会:综合数据的法律视角

合成数据的法律观点

综合数据 仍然是一个相当新的现象。 它被用来代替传统的匿名数据技术,特别是在组织的 AI 培训和开发中。 主要目标是保持高数据质量标准,同时最大限度地减少潜在数据主体的隐私影响。 从法律角度看合成数据如何? 解释和回答所有问题和 含糊不清,我们正在组织一个关于这个主题的活动。

在网络研讨会期间,Ilias Abassi 来自 DLA派珀 将分享最佳实践并解释如何在使用合成数据工具时应对法律挑战。 和 首席执行官兼创始人 合成器, 维姆·基斯·詹森 将展示组织如何从使用综合生成的数据中获益。

议程

  • 速成班综合数据
  • 合成数据生成的法律性质
  • 如果我建议开始使用合成数据,我的法律/合规官会问什么?
  • 我需要克服哪些法律挑战才能准备好开始合成数据生成? 

实用细节:

日期:星期四, 23rd 二月

时间: 5:30pm CET

学制: 45分钟 

*网络研讨会地点详细信息将在注册后不久共享。

讲师讯息

伊利亚斯阿巴西

高级助理 | 律师 - DLA Piper

Ilias Abassi 是一名专门从事隐私、数据保护和网络安全的律师。 他协助希望以符合隐私的方式利用数据集的客户。 在他的实践中,他发现人们对隐私增强技术 (PET) 越来越感兴趣,例如合成数据技术。

维姆·基斯·詹森

CEO兼AI生成合成数据专家——Syntho

作为 Syntho 的创始人兼首席执行官,Wim Kees 旨在转变 privacy by design 通过 AI 生成的测试数据获得竞争优势。 因此,他的目标是解决经典带来的关键挑战 test Data Management 工具,速度慢,需要手动工作,不提供类似生产的数据,因此引入“legacy-by-design"。因此,Wim Kees 加快了组织获得正确测试数据的速度,以开发最先进的技术解决方案。

一群人微笑着

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