Synthesedaten und Datenschutz in der Zusammenarbeit

Die Datenteilung ist für viele Aufgaben in Bereichen wie Forschung, Marketing und Gesundheitswesen wichtig. Allerdings kann das Teilen echter Daten zu Datenschutzrisiken führen, da sensible persönliche Informationen offengelegt werden können. Eine Möglichkeit, mit diesem Problem umzugehen, sind Synthetische Daten, die gefälschte Daten sind, die echte Daten nachahmen, ohne persönliche Informationen preiszugeben. Diese Methode ermöglicht es Organisationen, Analysen durchzuführen, ohne die Privatsphäre zu gefährden.

Differential Privacy ist eine beliebte Technik, die hilft, individuelle Daten beim Teilen oder Verwenden von Daten zu schützen. Sie funktioniert, indem sie sicherstellt, dass die Ergebnisse einer Datenanalyse nicht viel über die Daten einer einzelnen Person preisgeben. Dieser Ansatz wird auf die Generierung synthetischer Daten angewendet, sodass Daten geteilt werden können, während persönliche Informationen weiterhin geschützt bleiben.

Dieser Artikel behandelt eine neue Methode, die entwickelt wurde, um synthetische Daten zu generieren und dabei die Privatsphäre zu wahren, insbesondere in Fällen, in denen Daten von verschiedenen Parteien gehalten werden. Diese Situation tritt auf, wenn Organisationen zusammenarbeiten möchten, aber ihre tatsächlichen Daten nicht teilen können. Die vorgestellte Methode ist auf solche Szenarien zugeschnitten und stellt sicher, dass sensible Informationen geschützt bleiben, während nützliche Analysen durchgeführt werden.

#Der Bedarf an Datenschutz bei der Datenteilung

Die Bedeutung des Datenschutzes bei der Datenteilung kann nicht genug betont werden. Mit dem Anstieg von Datenverletzungen und den wachsenden Bedenken darüber, wie persönliche Informationen verwendet werden, sind sich die Menschen ihrer Rechte in Bezug auf die Privatsphäre zunehmend bewusst. Gesetze wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa und das California Consumer Privacy Act (CCPA) in den Vereinigten Staaten verlangen strenge Richtlinien für den Umgang mit persönlichen Informationen.

Organisationen, die sensible Daten nutzen möchten, müssen diese Vorschriften sorgfältig beachten. Während die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Parteien zu bedeutenderen Erkenntnissen führen kann, ist es oft nicht möglich, Rohdaten direkt aufgrund von Datenschutzbedenken zu teilen. Dieses Szenario hat den Anstoss für innovative Ansätze gegeben, die es ermöglichen, Daten zu teilen, ohne die individuelle Privatsphäre zu gefährden.

#Synthetische Daten: Eine Lösung

Synthetische Daten stellen eine tragfähige Lösung für die Datenschutzbedenken dar, die mit dem Teilen echter Daten verbunden sind. Durch die Erstellung von Datensätzen, die echten Daten ähneln, ohne tatsächliche persönliche Informationen einzuschliessen, können Organisationen verschiedene Analysen durchführen, ohne Datenschutzverletzungen zu riskieren.

Die Herausforderung besteht darin, synthetische Daten zu erstellen, die sowohl repräsentativ für die ursprünglichen Daten sind als auch die individuelle Privatsphäre ausreichend schützen. Differential Privacy hat sich in diesem Bestreben als wichtiges Werkzeug erwiesen, da es einen mathematischen Rahmen bietet, um Datenschutzrisiken zu quantifizieren und zu verwalten. Durch die Erlaubnis eines bestimmten Rauschpegels in den Daten stellt Differential Privacy sicher, dass individuelle Details selbst in den statistischen Ergebnissen verborgen bleiben.

#Die Herausforderung des vertikalen föderierten Lernens

In vielen Situationen, insbesondere im Gesundheitswesen oder im Finanzwesen, können Daten über mehrere Organisationen hinweg verteilt sein – die Daten können zu denselben Personen gehören, enthalten jedoch unterschiedliche Attribute. Zum Beispiel kann eine Organisation Daten zu Gesundheitszuständen haben, während eine andere Informationen über Einkommen besitzt. Dieses Szenario ist als vertikales föderiertes Lernen bekannt.

Vertikales föderiertes Lernen bringt spezifische Herausforderungen mit sich. Während die teilnehmenden Organisationen zusammenarbeiten möchten, können sie ihre tatsächlichen Daten aufgrund von Datenschutzbedenken nicht teilen. Darüber hinaus ist es entscheidend, dass die generierten synthetischen Daten die Korrelationen zwischen den verschiedenen Attributen berücksichtigen, um sinnvolle Analysen zu ermöglichen.

Die Wahrung der Privatsphäre bei gleichzeitig genauer Rekonstruktion der Korrelationen zwischen Attributen verschiedener Parteien ist eine komplexe Aufgabe. Dies hat zur Entwicklung neuer Algorithmen geführt, die speziell für diese Szenarien konzipiert sind.

#Einführung von VertiMRF

Um die Herausforderungen des vertikalen föderierten Lernens zu bewältigen, wurde ein neuer Algorithmus namens VertiMRF entwickelt. Dieser Algorithmus generiert synthetische Daten und stellt gleichzeitig sicher, dass die Privatsphäre der Einzelpersonen gewahrt bleibt. Durch den Einsatz von Differential Privacy-Techniken ermöglicht VertiMRF es Organisationen, zusammenzuarbeiten, ohne sensible Daten offenzulegen.

VertiMRF arbeitet in mehreren zentralen Phasen. Zunächst konstruiert jede Datenpartei ein lokales Markov-Zufallsfeld (MRF), um die Beziehungen zwischen ihren Attributen zu erfassen. Die lokalen MRFs kodieren dann die Daten, während die Privatsphäre gewahrt bleibt. Sobald diese lokalen Informationen verarbeitet sind, kombiniert ein zentraler Server die kodierten Informationen, um ein globales MRF zu erzeugen, das sicherstellt, dass die globale Datenverteilung genau dargestellt wird.

Durch die Nutzung der Strukturen, die in den lokalen MRFs erstellt wurden, und der kombinierten Erkenntnisse aus verschiedenen Parteien rekonstruiert VertiMRF eine globale Sicht auf die Daten. Diese Methode verbessert die Fähigkeit, interpartielle Korrelationen zu analysieren, ohne die individuelle Privatsphäre zu gefährden.

#Hauptkomponenten von VertiMRF

#Lokale Markov-Zufallsfelder

Die lokalen MRFs sind ein Grundpfeiler von VertiMRF. Jede Datenpartei generiert ihr lokales MRF basierend auf dem Set von Attributen, das sie besitzt. Dieser Schritt ermöglicht es jeder Partei, zu verstehen, wie ihre Daten intern miteinander in Beziehung stehen. Durch den Fokus auf lokale Attribute erfasst das MRF die Korrelationen effektiv, was für eine genaue Datensynthese später entscheidend ist.

#Differentially Private Informationsweitergabe

Um die Privatsphäre zu schützen, integriert der Algorithmus Differential Privacy in den Informationsweitergabeprozess. Jede Partei teilt kodierte Informationen über ihre lokalen Daten und sorgt dabei dafür, dass keine einzelnen Datensätze leicht identifiziert werden können. Dieser Kodierungsprozess fügt Rauschen hinzu, wodurch das Risiko verringert wird, sensible Informationen preiszugeben.

#Globale MRF-Konstruktion

Sobald die lokalen Informationen kodiert sind, ist der zentrale Server dafür verantwortlich, ein globales MRF zu generieren. Dieser Prozess umfasst die Kombination der lokalen MRFs zu einem kohärenten Modell, das die nützlichen Informationen enthält, die für Analysen erforderlich sind. Das globale MRF erfasst die Beziehungen zwischen den verschiedenen Attributen, die von verschiedenen Parteien gehalten werden, was eine umfassende Datensynthese erleichtert.

#Techniken für grosse Attributdomänen

Bei Datensätzen, die viele Attribute oder hohe Domänengrössen aufweisen, werden spezifische Techniken innerhalb von VertiMRF implementiert. Diese Techniken konzentrieren sich auf Dimensionsreduktion und Konsistenzsicherung. Strategien zur Dimensionsreduktion minimieren die Komplexität der Daten, während sie wichtige statistische Eigenschaften beibehalten. Die Konsistenzsicherung stellt sicher, dass die synthetisierten Daten genau bleiben, wenn sie unterschiedliche Attributdarstellungen repräsentieren.

#Experimentelle Validierung

Die Wirksamkeit von VertiMRF wurde durch umfangreiche Experimente mit realen Datensätzen verifiziert. Die Ergebnisse zeigen, dass VertiMRF mehrere Basismethoden bei der Generierung synthetischer Daten unter Beibehaltung der Privatsphäre übertrifft.

Diese Experimente vergleichen die durchschnittliche totale Variationsdistanz (TVD) zwischen den generierten synthetischen Daten und den ursprünglichen Datensätzen. Die Ergebnisse zeigen, dass VertiMRF konstant eine geringere TVD liefert, was seine Fähigkeit zur Produktion hochwertiger synthetischer Daten unter Beweis stellt.

Darüber hinaus wurde der Algorithmus hinsichtlich seiner Auswirkungen auf die Klassifizierungsleistung getestet. SVM-Klassifizierer, die mit synthetischen Daten trainiert wurden, die mit VertiMRF erzeugt wurden, zeigten niedrigere Fehlklassifikationsraten im Vergleich zu anderen Methoden und unterstützen damit weiterhin seine Nützlichkeit in realen Anwendungen.

#Fazit

Die zunehmende Bedeutung des Datenschutzes und die Notwendigkeit der Zusammenarbeit zwischen Organisationen haben eine Nachfrage nach effektiven Methoden zur Datenteilung geschaffen, ohne individuelle Informationen zu gefährden. VertiMRF bietet einen vielversprechenden Ansatz zur Synthese von Daten in Szenarien des vertikalen föderierten Lernens unter Gewährleistung von Differential Privacy.

Durch die Nutzung lokaler MRFs und zentraler Verarbeitung erfasst VertiMRF wertvolle Korrelationen zwischen Attributen, die von verschiedenen Parteien gehalten werden. Die Methode bewahrt effektiv die statistischen Eigenschaften der ursprünglichen Daten, während sie die Herausforderungen von Datenschutz und Datenteilung angeht.

Während Organisationen weiterhin innovative Ansätze zur Datenanalyse suchen, wird die Entwicklung und Anwendung von Methoden wie VertiMRF eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung von Vertrauen und Integrität bei der Datennutzung spielen. Die Generierung synthetischer Daten, kombiniert mit robusten Datenschutzgarantien, eröffnet die Möglichkeit für wertvolle Erkenntnisse, während wesentliche individuelle Informationen geschützt bleiben.