Główne pojęcia
Synthetische Finanzdaten bieten viele Vorteile, bergen aber auch Datenschutzrisiken. Wir stellen ein Rahmenwerk mit sechs Datenschutzebenen vor, um diese Risiken zu kategorisieren und zu adressieren.
Streszczenie
Dieser Artikel behandelt den Einsatz von synthetischen Finanzdaten und die damit verbundenen Datenschutzrisiken. Die Autoren führen ein Rahmenwerk mit sechs Datenschutzebenen ein, um diese Risiken zu kategorisieren und zu adressieren.
Synthetische Finanzdaten können auf verschiedene Arten generiert werden und haben unterschiedliche Eigenschaften in Bezug auf Realismus, Datenschutz und Nützlichkeit. Die Autoren erläutern, dass diese Eigenschaften oft im Konflikt zueinander stehen.
Anschließend werden verschiedene Datenschutzrisiken wie Rekonstruktions-, Mitgliedschafts- und Eigenschaftsrückschlussangriffe beschrieben, die bei der Verwendung von synthetischen Finanzdaten auftreten können. Diese Angriffe können zu Verletzungen von Gesetzen und Vorschriften wie der Fair Credit Reporting Act (FCRA) oder Unfair, Deceptive or Abusive Acts or Practices (UDAAP) führen.
Das vorgestellte Rahmenwerk umfasst sechs Datenschutzebenen mit zunehmend stärkeren Schutzmaßnahmen:
- Verschleiern von personenbezogenen Daten
- Verschleiern von personenbezogenen Daten und Hinzufügen von Rauschen
- Generative Modellierung
- Generative Modellierung mit Testung
- Kalibrierte Simulation
- Unkalibrierte Simulation
Jede Ebene bietet unterschiedliche Datenschutzgarantien und Auswirkungen auf die Nützlichkeit der synthetischen Daten. Die Autoren empfehlen, die geeignete Ebene je nach Anwendungsfall und Schutzbedürfnis auszuwählen.
Statystyki
Die Fair Credit Reporting Act (FCRA) verbietet es, Informationen von Verbraucherkreditauskunfteien für andere als die im Gesetz genannten Zwecke zu verwenden, auch wenn personenbezogene Daten entfernt wurden.
Die Regulierung zu unfairen, irreführenden oder missbräuchlichen Handlungen oder Praktiken (UDAAP) verbietet es, personenbezogene Daten entgegen den Vorgaben und Zusicherungen gegenüber Verbrauchern oder Kunden zu verwenden oder weiterzugeben.
Die Weitergabe von Daten oder daraus abgeleiteten Erkenntnissen, die Rückschlüsse auf personenbezogene Informationen oder statistische Eigenschaften der Originaldaten zulassen, kann zu Rechtsstreitigkeiten führen.
Die Veröffentlichung von Daten, die Rückschlüsse auf die Kundenstruktur oder Geschäftsinteressen eines Unternehmens zulassen, kann wettbewerbsrechtliche und Insiderhandelsrisiken bergen.
Cytaty
"Synthetische Daten können verwendet werden, um reale Daten zu ersetzen und so deren Sensibilität oder Risiko erheblich zu reduzieren oder zu beseitigen."
"Synthetische Daten können verwendet werden, um reale Daten in der Modellausbildung zu ergänzen, um Lücken in der Datenabdeckung zu füllen."
"Synthetische Daten ermöglichen es uns, die Eigenschaften und Inhalte der Daten zu kontrollieren, was für Testanwendungen von Vorteil ist."