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A consensus privacy metrics framework for synthetic data
DOI:10.1016/j.patter.2025.101320.png)
摘要
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• 合成数据的隐私指标应明确其假设
• 成员披露和属性披露应在合成数据中进行评估
• 记录级相似性不是身份披露的有效替代指标
• 需要设定阈值以指导决策,这应是未来工作的重点
Keyword:
synthetic data
privacy
generative artificial intelligence
membership disclosure
attribute disclosure
identity disclosure
data sharing
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取,主要内容包括:简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
7.4
论文数:
940
被引数:
3.6K
机构
引用论文
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