論文の概要: Synthetic Tabular Data: Methods, Attacks and Defenses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06108v1
- Date: Fri, 06 Jun 2025 14:16:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.506775
- Title: Synthetic Tabular Data: Methods, Attacks and Defenses
- Title（参考訳）: 合成語彙データ:方法、攻撃、防御
- Authors: Graham Cormode, Samuel Maddock, Enayat Ullah, Shripad Gade,
- Abstract要約: 合成データは、プライバシの懸念から解放された、機密性の高い固定サイズのデータセットを無制限に一致するデータのソースに置き換えるソリューションとして、しばしば位置づけられる。
合成データ生成はこの10年で大きく進歩し、機械学習とデータ分析の進歩を生かしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.374541748245843
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Synthetic data is often positioned as a solution to replace sensitive fixed-size datasets with a source of unlimited matching data, freed from privacy concerns. There has been much progress in synthetic data generation over the last decade, leveraging corresponding advances in machine learning and data analytics. In this survey, we cover the key developments and the main concepts in tabular synthetic data generation, including paradigms based on probabilistic graphical models and on deep learning. We provide background and motivation, before giving a technical deep-dive into the methodologies. We also address the limitations of synthetic data, by studying attacks that seek to retrieve information about the original sensitive data. Finally, we present extensions and open problems in this area.
- Abstract（参考訳）: 合成データは、プライバシの懸念から解放された、機密性の高い固定サイズのデータセットを無制限に一致するデータのソースに置き換えるソリューションとして、しばしば位置づけられる。
合成データ生成はこの10年で大きく進歩し、機械学習とデータ分析の進歩を生かしている。
本稿では,確率的グラフィカルモデルとディープラーニングに基づくパラダイムを含む,表型合成データ生成における重要な発展と主要な概念について述べる。
方法論を深く掘り下げる前に、バックグラウンドとモチベーションを提供します。
我々はまた、元の機密データに関する情報を検索する攻撃を研究することによって、合成データの限界にも対処する。
最後に、この領域の拡張機能とオープンな問題を提示します。
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