Synthetic Data Pipelines & Validation

Катерина Дубас Legal IT Group
Катерина Дубас
Голова практик приватності та кібербезпеки, адвокатка
Звернутися
Допомагаємо спроєктувати пайплайн генерації синтетичних даних для тестування й тренування замість реальних PII і валідуємо результат: чи він справді не веде до реальних людей (privacy) і чи не відтворює захищений контент (IP)
Катерина Дубас

Чому ми

Бо «це синтетика, отже безпечно» — найдорожча помилка в privacy і copyright

Сертифіковані privacy та IP-фахівці, які валідують синтетичні дані з обох боків: чи не ведуть вони до реальних людей і чи не відтворюють чужий захищений контент
  • Команда трьох FIP

    Сертифіковані privacy-фахівці: CISSP, CIPP/E, CIPP/US, CIPM, CIPT, FIP
    icon
  • Синтетика ≠ автоматично анонімно

    GDPR дивиться не на спосіб створення даних, а на те, чи можна когось ідентифікувати з них
    about_icon2
  • Шукаємо пастку високої точності

    Чим ближче синтетика до джерела, тим корисніша, але і тим вищий ризик реідентифікації / порушення копірайту
    about_icon3
  • Privacy + IP в одному рев'ю

    Memorization, що ідентифікує людину, може відтворити й захищений контент
    about_icon4
Надіслати запит
decor
Кібербезпека та privacy engineering - Legal IT Grpup

Допомагаємо командам розробляти код і створювати моделі, не торкаючись справжніх персональних даних без порушення законів про захист персональних даних та авторське право


title_icon

Наші послуги

  • Проєктування synthetic data пайплайну

    icon-vectors
    Допомагаємо спроєктувати пайплайн генерації синтетичних даних під вашу мету (тестування, тренування моделі, розробка), щоб команда працювала, не торкаючись реальних PII. Важливо: генерація синтетики з реальних даних сама є обробкою персональних даних, тож пайплайн треба будувати з privacy-by-design (мінімізація джерела, контроль доступу, документація). Даємо архітектуру; генерацію реалізує ваша команда під нашим супроводом.
  • Privacy-валідація результату

    icon-vectors
    Допомагаємо протестувати, чи згенеровані дані справді не ведуть до реальних людей. Синтетика часто ближча до псевдонімізації, ніж до анонімності: модель може запам'ятати й відтворити чутливі патерни джерела. Проганяємо через ті самі критерії, що й анонімність (singling out, linkability, inference) і перевіряємо на memorization/overfitting. Готуємо меморандум як доказ комплаєнсу: чи результат вже поза межами GDPR, чи все ще персональні дані з відповідними обов'язками.
  • IP-валідація результату

    icon-vectors
    Зворотний бік того самого ризику: якщо генератор навчений на захищеному контенті, він може відтворити його у аутпутах — а це вже IP-порушення. Перевіряємо, чи синтетичні дані не відтворюють чужий захищений матеріал, чи чисті права на дані, з яких навчався генератор. Це особливо важливо, коли синтетика йде далі в продукт, у шеринг із партнерами, у тренування комерційної моделі.


Сертифіковані експерти

Маємо сертифікацію в сфері приватності та кібербезпеки

Міжнародно підтверджена експертиза.

FIP_Dubas
Катерина Дубас_кібербезпека
FIP_Tarasiuk

blog_iconАктуальні та практичні статті

  • Data protection officer
  • AI compliance officer
  • Data privacy compliance
  • Дія.City
  • Digital Millennium copyright Act
  • Торгова марка в IT
Перейти до блогу

Пишемо про те, що практикуємо

IP, GDPR, контракти та спори, а також про правові аспекти імплементації таких технологій, як штучний інтелект чи кращі практики реалізації конкретних юридичних рішень.