prywatnie.eu - prywatność w sieci
Dane syntetyczne coraz częściej pojawiają się w branży IT jako bezpieczna alternatywa dla danych rzeczywistych. Wykorzystuje się je do trenowania modeli AI, testowania oprogramowania, a także w analizach, gdzie dostęp do prawdziwych danych byłby zbyt ryzykowny lub niezgodny z przepisami.
Ale czy „fałszywe” zawsze znaczy „bezpieczne”? Niekoniecznie.
Czym są dane syntetyczne?
To sztucznie generowane dane, które odwzorowują statystyczne cechy prawdziwych zbiorów. Mogą być tworzone na podstawie reguł, rozkładów statystycznych lub z użyciem modeli uczenia maszynowego (np. GAN-ów). Ich celem jest umożliwienie pracy na danych bez ryzyka ujawnienia informacji osobowych.
Brzmi dobrze? I słusznie – ale tylko przy odpowiedzialnym podejściu.
Gdzie czyhają zagrożenia?
1. Przeuczenie modelu – jeżeli model za mocno „nauczy się” danych wejściowych, może zacząć je odtwarzać. Takie powtórki z oryginału to realne ryzyko wycieku danych.
2. Możliwość identyfikacji pośredniej – dane syntetyczne mogą zawierać unikalne kombinacje cech, które – w połączeniu z innymi źródłami – umożliwiają identyfikację osoby.
3. Ataki inferencyjne – zaawansowane techniki pozwalają stwierdzić, czy konkretna osoba znajdowała się w zbiorze treningowym, co wrażliwych kontekstach (np. dane medyczne) może być szczególnie niebezpieczne.
A co z RODO?
Nie wszystkie dane syntetyczne są z definicji zanonimizowane. Aby nie podlegać RODO, muszą być w pełni nieidentyfikowalne – bez możliwości powiązania z osobą fizyczną, choćby pośrednio. To standard trudny do osiągnięcia bez odpowiednich testów i analiz ryzyka.
Podobnie wygląda sytuacja w kontekście regulacji takich jak HIPAA (USA) czy ISO/IEC 27701 – dane muszą być realnie odseparowane od tożsamości użytkowników.
Jak działać bezpiecznie?
Oto kilka praktyk, które pomagają ograniczyć ryzyko:
- Stosuj prywatność różnicową – zapewnia matematyczną ochronę prywatności.
- Unikaj przeuczenia modeli – testuj dane pod kątem podobieństw do oryginału.
- Redukuj szczegółowość danych – im mniej unikalne kombinacje, tym bezpieczniej.
- Audytuj dane przed udostępnieniem – szczególnie jeżeli mają trafić na zewnątrz.
- Kombinuj z innymi metodami ochrony – szyfrowanie, kontrola dostępu, pseudonimizacja.
Podsumowanie
Dane syntetyczne to ogromna szansa na rozwój bez naruszania prywatności. Ale nie są magicznym rozwiązaniem wszystkich problemów. Mogą nieść zagrożenia – zwłaszcza jeżeli są tworzone i wykorzystywane bez odpowiedniej świadomości.
