Statice ist jetzt Teil der Anonos Data Embassy Platform

Die Technologie für synthetische Daten von Statice ist jetzt Teil von Anonos Data Embassy, der preisgekrönten Lösung für Datensicherheit und Datenschutz.

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Entdecken Sie die Macht der synthetischen Daten

Profitieren Sie von den Vorteilen realer Daten ohne Risiken für den Datenschutz und Einschränkungen bei der Datenverarbeitung.

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synthetische Daten

Was sind synthetische Daten?

Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Daten, die die Struktur und die statistischen Eigenschaften von Daten nachahmen, die aus realen Ereignissen gewonnen wurden.

Es ist möglich, teilweise synthetische Daten zu erzeugen, bei denen nur einige synthetische Datenpunkte einen vorhandenen Datensatz ergänzen. Ein vollständig synthetischer Datensatz enthält keine Originaldaten.

Strukturierte und unstrukturierte Datensätze können als Grundlage für die Erzeugung synthetischer Tabellen- oder Bilddaten dienen.

Schließlich können während des Generierungsprozesses Datenschutzmechanismen hinzugefügt werden, um sensible Informationen in den Originaldaten zu schützen.

Synthetische Daten FAQs

Warum synthetische Daten erzeugen?
Installation der Software für synthetische Daten

Wir bieten flexible Bereitstellungsoptionen, die auf die spezifischen Bedürfnisse jedes Unternehmens zugeschnitten sind. Wählen Sie Ihre gewünschte Schnittstelle, um auf die Funktionen zur Erzeugung synthetischer Daten zuzugreifen. Installieren Sie unsere Plattform oder integrieren Sie unser SDK direkt in Ihre Server- oder Cloud-Infrastruktur. Die Daten verlassen niemals Ihre Räumlichkeiten.

Wie erzeugen Sie synthetische Daten?
autonome Software für synthetische Daten

Generieren Sie synthetische Daten in wenigen Minuten, dank unserer Funktionen zur Automatisierung der Vorverarbeitung. Verwenden Sie die automatische Datentypenerkennung, um Zeit zu sparen. Unsere Engine wählt automatisch das beste Modell während der Lernphase aus, um qualitativ hochwertige synthetische Daten basierend auf Ihren Originaldaten zu gewährleisten.

Wie schützen Sie die Privatsphäre von synthetischen Daten?
Bewertung der Software für synthetische Daten

Abhängig von Ihren Anwendungsfällen werden Datennutzung und Datenschutz von unterschiedlicher Bedeutung sein. Innerhalb unserer Software können Sie sofort einsatzbereite Auswertungen verwenden, um die Qualität und den Datenschutz Ihrer synthetischen Datensätze mit Ihrem ursprünglichen Datensatz zu vergleichen. Empfehlungen helfen Ihnen, den Nutzen und das Schutzniveau synthetischer Daten zu verbessern.

Was sind die Geschäftsanwendungen für synthetische Daten?
gemeinsame Nutzung von Software für synthetische Daten

Verwenden Sie synthetische Daten als Ersatz für Ihre Datenanalyse, teilen Sie sie intern mit Datenverantwortlichen oder extern mit Partnern, ohne die Einhaltung von Vorschriften zu gefährden. 

synthetische Daten erzeugen

Organisationen oder Teams können nicht verfügbare Daten durch künstlich generierte Datensätze ersetzen, wenn sie nicht genügend Daten für einen bestimmten Anwendungsfall haben.

In Kontexten, in denen Daten zwar vorhanden sind, ihre Verarbeitung aber durch Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (GDPR) eingeschränkt ist, stellen synthetische Daten mit Anonymisierungsgarantie eine konforme Alternative dar. Synthetische Daten können auch eine Alternative sein, wenn Sicherheitseinschränkungen den Datenfluss durch eine Organisation verhindern.

Und schließlich können synthetische Daten wirtschaftlicher sein, wenn die Beschaffung oder Produktion echter Daten zu kostspielig ist.

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synthetische Daten

Bei der Erzeugung synthetischer Daten geht es darum, die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung in einem realen Originaldatensatz zu lernen, um einen neuen Datensatz mit derselben Verteilung zu erzeugen. Je komplexer der reale Datensatz ist, desto schwieriger ist es, die Abhängigkeiten korrekt abzubilden. Deep-Learning-Modelle wie generative adversarial networks (GAN) und variational autoencoders (VAE) sind für die Generierung synthetischer Daten gut geeignet.

Die Statice-Software verfolgt einen hybriden Ansatz zur Generierung synthetischer Daten. Sie unterteilt die Daten in Gruppen und behandelt jede Gruppe mit dem Modell, das für ihre Eigenschaften am besten geeignet ist.

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Datenschutz bei synthetischen Daten

Ein weit verbreiteter Irrglaube ist die Annahme, dass synthetische Daten von Natur aus privat sind. Einerseits können sich die Modelle, die synthetische Daten erzeugen, Merkmale aus den Trainingsdaten merken und reproduzieren, was letztlich zu einem Verlust der Privatsphäre führt. Andererseits sind synthetische Daten anfällig für Angriffe auf die Privatsphäre, die zu einer erneuten Identifizierung von Personen in den Originaldaten führen könnten.

Es stehen verschiedene Mechanismen zur Verfügung, um die Risiken für die Privatsphäre zu mindern. Sie können sich dafür entscheiden, das Modell mit Algorithmen zu trainieren, die der Definition der differentiellen Privatsphäre entsprechen. Es ist auch möglich, mit Bewertungen zum Datenschutz zu verwenden, um Re-Identifizierungsrisiken zu messen und die Wahrscheinlichkeit eines Informationsverlustes zu bewerten.

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Anwendungen für synthetische Daten

Unternehmen in nutzerzentrierten und regulierten Branchen müssen in der Lage sein, ihre Datenoperationen unter Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der GDPR zu entwickeln.

Synthetische Datenanwendungen erstrecken sich über den gesamten Datenlebenszyklus: von der Datenintegration bis zur Datenverbreitung. Beliebte Anwendungen sind Cloud-Migration, interne Datenfreigabe, Datenspeicherung, Datenanalyse, Datentests, KI/ML-Modelltraining, Datenfreigabe durch Dritte, Produktentwicklung, Datenmonetarisierung oder Datenveröffentlichung.

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Die Vorteile der Verwendung synthetischer Daten

Schutz der Privatsphäre und Nutzen: Der Zugang zu Daten ist ein strategisches Thema für alle Unternehmen. Mit dem Inkrafttreten der Datenschutz-Grundverordnung (GDPR) wurde auch der Datenschutz zu einem Eckpfeiler der Datenstrategien, da Unternehmen neue Compliance-Vorschriften und Sicherheitsanforderungen befolgen.

Um die Entwicklung von KI-Anwendungen wettbewerbsfähig voranzutreiben, personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen und wettbewerbsfähige Produkte zu entwickeln, müssen Unternehmen die modernen Datenherausforderungen bewältigen, die sich aus Compliance- und Sicherheitsauflagen, Datensilos und Innovationsanforderungen ergeben.

Erhöhung der Datenflexibilität

Im Gegensatz zu realen Daten können Ihre Teams auf anonymisierte synthetische Daten zugreifen, ohne langwierige Validierungsprozesse durchlaufen zu müssen. Die Daten Ihres Unternehmens werden durch synthetische Daten flexibler.

Antizipieren Sie regulatorische Änderungen

Wir haben zusätzliche Schutzmechanismen und Tools zum Schutz der Privatsphäre entwickelt, mit denen Sie die Anonymität synthetischer Daten unter Wahrung der Privatsphäre dokumentieren können. Sie vermeiden die finanziellen Risiken der Nichteinhaltung und die Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit der Re-Identifizierung von Daten.

Erschließen Sie neue Anwendungsfälle

Die Verarbeitung personenbezogener Daten unterliegt Sicherheits- und Compliance-Beschränkungen, die für anonymisierte synthetische Daten nicht gelten, so dass Sie Datenanwendungen von der Vorratsdatenspeicherung bis zur externen Weitergabe freischalten können, ohne den Datenschutz zu gefährden.

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