Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synthetic Data: Methods, Use Cases, and Risks

論文の概要: Synthetic Data: Methods, Use Cases, and Risks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01230v3
Date: Tue, 27 Feb 2024 07:03:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-29 00:53:27.690179
Title: Synthetic Data: Methods, Use Cases, and Risks
Title（参考訳）: 合成データ:方法、ユースケース、リスク
Authors: Emiliano De Cristofaro
Abstract要約: 研究コミュニティと業界の両方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。我々は、合成データについて穏やかに紹介し、そのユースケース、未適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ます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.413309528464632
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Sharing data can often enable compelling applications and analytics. However, more often than not, valuable datasets contain information of a sensitive nature, and thus, sharing them can endanger the privacy of users and organizations. A possible alternative gaining momentum in both the research community and industry 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. 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。研究コミュニティと業界の両方で勢いを増している可能性のある代替手段は、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。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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