論文の概要: What Is Synthetic Data? The Good, The Bad, and The Ugly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01230v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 16:35:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 14:29:08.132845
• Title: What Is Synthetic Data? The Good, The Bad, and The Ugly
• Title（参考訳）: 合成データとは何か? The Good, The Bad, and the Ugly
• Authors: Emiliano De Cristofaro
• Abstract要約: 研究コミュニティで勢いを増す可能性の1つは、代わりに合成データを共有することである。 目標は、実際のデータに似た、人工的に生成されたデータセットをリリースすることだ。 我々は、そのユースケース、未対応のプライバシー問題、そしてその固有の制限を効果的なプライバシー強化技術として論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8935588665357077
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sharing data can often enable compelling applications and analytics. However, more often than not, valuable datasets contain information of sensitive nature, and thus sharing them can endanger the privacy of users and organizations. A possible alternative gaining momentum in the research community is to share synthetic data instead. The idea is to release artificially generated datasets that resemble the actual data -- more precisely, having similar statistical properties. So how do you generate synthetic data? What is that useful for? What are the benefits and the risks? What are the open research questions that remain unanswered? In this article, we provide a gentle introduction to synthetic data and discuss its use cases, the privacy challenges that are still unaddressed, and its inherent limitations as an effective privacy-enhancing technology.
• Abstract（参考訳）: データの共有は、しばしば魅力的なアプリケーションや分析を可能にする。 しかし、多くの場合、貴重なデータセットにはセンシティブな性質の情報が含まれており、共有することはユーザーや組織のプライバシーを危険にさらす可能性がある。 研究コミュニティで勢いを増す可能性のある選択肢は、代わりに合成データを共有することだ。 そのアイデアは、実際のデータに似た人工的に生成されたデータセットをリリースすることです。 ではどうやって合成データを生成するのか? それは何に役立ちますか。 メリットとリスクは何か? 未回答のオープンリサーチの質問は何でしょうか。 本稿では,合成データに関する穏やかな紹介と,そのユースケース,未対応のプライバシ課題,効果的なプライバシ向上技術として固有の制限について論じる。

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