論文の概要: When Synthetic Data Met Regulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00359v1
• Date: Sat, 1 Jul 2023 15:09:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 16:35:15.155349
• Title: When Synthetic Data Met Regulation
• Title（参考訳）: 合成データメット制御のとき
• Authors: Georgi Ganev
• Abstract要約: 本稿では、微分プライベート生成モデルによって生成された合成データは十分な匿名化が可能であり、従って、匿名データと規制準拠が可能であることを論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we argue that synthetic data produced by Differentially Private generative models can be sufficiently anonymized and, therefore, anonymous data and regulatory compliant.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、微分プライベート生成モデルによって生成された合成データは十分な匿名化が可能であり、従って匿名データと規制に準拠する。

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