Komisja Ochrony Danych Osobowych (PIPC) ogłosiła wydanie modelu referencyjnego generowania danych syntetycznych. Model ten, ma na celu pomóc prywatnym badaczom i firmom w bezpiecznym generowaniu i wykorzystywaniu danych syntetycznych do uczenia się sztucznej inteligencji (AI).
Czym są dane syntetyczne?
Dane syntetyczne to nowo utworzone dane wirtualne, które odzwierciedlają cechy danych rzeczywistych i mogą być wykorzystywane do osiągania podobnych wyników analitycznych. W przeciwieństwie do pseudonimowych i anonimowych metod przetwarzania danych, dane syntetyczne są całkowicie nowym zbiorem danych i nie są bezpośrednio powiązane z żadną osobą.
Kluczowe zalety danych syntetycznych
Bezpieczeństwo: Dane syntetyczne są generowane bez rzeczywistych danych osobowych, co znacznie zmniejsza ryzyko dla prywatności.
Elastyczność prawna: Prawidłowo wygenerowane dane syntetyczne mogą być wykorzystywane bez ograniczeń prawnych wymaganych w przypadku danych osobowych.
Efektywność kosztowa: Generowanie danych syntetycznych jest często bardziej opłacalne niż gromadzenie danych rzeczywistych.
Zwiększona wydajność modeli AI: Przydatne do tworzenia dużych zbiorów danych do szkolenia modeli sztucznej inteligencji, zwłaszcza gdy rzeczywiste dane są ograniczone.
Poprawa prywatności: Dane syntetyczne są uważane za jedną z wiodących technologii zwiększających prywatność (PET) ze względu na możliwość ich bezpiecznego wykorzystania, nawet jeśli istnieje ryzyko naruszenia danych osobowych.
Model generowania danych syntetycznych PIPC
Model generowania danych syntetycznych PIPC obejmuje najróżniejsze dziedziny, w tym
Zdjęcia jamy ustnej
Obrazy osoby noszącej kask ochronny
Informacje o pomiarze poziomu cukru we krwi
Historia członkostwa w firmach telekomunikacyjnych
Informacje o udziałowcach i przedstawicielach korporacji
Kroki generowania danych syntetycznych
Przygotowanie: Określenie celu i zakresu oraz sprawdzenie oryginalnej charakterystyki danych.
Generowanie: Wybór odpowiednich modeli i narzędzi do generowania danych.
Weryfikacja: Weryfikacja przydatności i bezpieczeństwa wygenerowanych danych.
Wykorzystanie: Wykorzystanie danych zgodnie ze zdefiniowanymi celami, zapewniając zgodność z granicami użytkowania.
Zastosowania w świecie rzeczywistym
Opieka zdrowotna: Generowanie syntetycznych obrazów medycznych do szkolenia AI w diagnostyce.
Bezpieczeństwo publiczne: Tworzenie syntetycznych zestawów danych dla systemów wykrywania sprzętu bezpieczeństwa.
Finanse: Opracowanie alternatywnych modeli oceny zdolności kredytowej z wykorzystaniem syntetycznych danych finansowych.
Wyzwania i przyszłe kierunki
Zapewnienie równowagi między użytecznością danych a prywatnością.
Ciągłe doskonalenie technik generowania danych.
Przeciwdziałanie ograniczeniom i zapewnienie szerszego zastosowania w różnych branżach.
Dane syntetyczne stanowią obiecujące rozwiązanie dla wyzwań związanych z niedoborem danych i ochroną prywatności. Ich zastosowania obejmują różne sektory, zapewniając bezpieczne i wydajne wykorzystanie danych.
Understanding Synthetic Data: Enhancing Privacy and Utility
The Personal Information Protection Commission (PIPC) announced the release of a synthetic data generation reference model. This model aims to help private researchers and companies safely generate and utilize synthetic data for artificial intelligence (AI) learning.
What is Synthetic Data?
Synthetic data is newly created virtual data that mirrors the characteristics of real data and can be used to achieve similar analytical results. Unlike pseudonymous and anonymous data processing methods, synthetic data is a completely new dataset and is not directly related to any individual.
Key Benefits of Synthetic DataSafety:
Synthetic data is generated without real personal information, significantly reducing privacy risks.
Legal Flexibility: When properly generated, synthetic data can be used without the legal restrictions required for personal information.
Cost Efficiency: Generating synthetic data is often more cost-effective than collecting real data.
Enhanced AI Model Performance: Useful for creating large datasets for training AI models, especially when real data is scarce.
Privacy Enhancement: Synthetic data is considered one of the leading Privacy Enhancing Technologies (PETs) due to its ability to be used safely even if there is a risk of personal information infringement.
PIPC’s Synthetic Data Generation ModelThe PIPC’s synthetic data generation model covers various fields, including:Oral imagesImages of a person wearing a safety helmet
Blood sugar measurement informationTelecommunications company membership historyCorporate shareholder and representative information.
Steps to Generate Synthetic DataPreparation: Define the purpose and scope, and review the original data characteristics.
Generation: Choose appropriate models and tools for data generation.Verification: Validate the usefulness and safety of the generated data.
Utilization: Use the data according to defined purposes, ensuring compliance with usage boundaries.
Real-World ApplicationsHealthcare: Generating synthetic medical images for AI training in diagnostics.
Public Safety: Creating synthetic datasets for safety gear detection systems.
Finance: Developing alternative credit scoring models using synthetic financial data.
Challenges and Future DirectionsEnsuring the balance between data utility and privacy.
Continuous improvement in data generation techniques.Addressing limitations and ensuring broader adoption across industries.
Synthetic data offers a promising solution to the challenges of data scarcity and privacy protection. Its applications span across various sectors, ensuring safe and efficient data utilization.
Autor: Sebastian Burgemejster
Comments