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プライバシーテック研究所編集者の辻です。
先週は寒波で厳しい寒さ☃️でしたが、皆さんお変わりありませんか。
体調に気を遣いながら、今週も張り切っていきましょう!
先週配信した記事はこちら
[技術] 合成データの種類と特徴
近年のIT技術の進歩に伴って、研究機関や企業によって多種多様なデータが収集されています。そして、収集されたデータを広く公開することが科学技術の発展や社会福祉の充実のために有益であると考えられています。しかし、これらのデータには個人情報や機密情報も含まれている場合があるため、公開前にデータをサニタイズしてプライバシーの保護や開示リスクの軽減に努める必要があります。
合成データ(Synthetic Data)は、元データの統計的性質あるいは構造を維持しつつ、ある種のアルゴリズムや人工知能によって生成されたデータのことです。このような合成データを用いることは、入手困難なデータを必要とする新しい技術開発やアプリケーションの検証を可能にするため、アカデミック分野においても近年注目されています。
本記事では、レビュー論文[記事内]を参考に、合成データの種類とその特徴について概説します。
ポイント
完全合成データは、元のデータを含まないためプライバシー保護の観点で非常に強力であるが、データの真実性は失われる
部分合成データは、元のデータを含んでいるためプライバシー保護の観点で完全合成データに劣る可能性がある
ハイブリッド合成データは、完全合成データや部分合成データと比較して優れたプライバシー保護を提供できるが、多くのメモリと処理時間を要する
アカントピックを公開!「 #2_Acompany、資金調達を実施」
アカントピックの最新話を公開しました。今回は、2022年年末に公開した資金調達リリースについて、高橋さんを深掘りました。
【ホワイトペーパーの宣伝】
Acompanyでは、定期的にホワイトペーパーを執筆、共有しています。プライバシー保護とデータ活用の両立に向けたアプローチや、Cookie規制による今後についての知見を公開しています。気になった方は下のボタンよりご確認ください!
ここまで読んでいただきありがとうございます🙌
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