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AWS Clean Rooms 推出用于机器学习模型训练的隐私增强型合成数据集生成功能
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原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
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内容提要
AWS Clean Rooms推出合成数据集生成功能，帮助组织生成保留原始数据统计特征的合成数据，解决数据可用性与隐私保护的矛盾，降低重识别风险，并支持自定义隐私参数，确保合成数据符合隐私合规要求。
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关键要点
- AWS Clean Rooms推出隐私增强型合成数据集生成功能，帮助组织生成合成数据。
- 合成数据保留原始数据的统计特征，解决数据可用性与隐私保护的矛盾。
- 新功能支持自定义隐私参数，确保合成数据符合隐私合规要求。
- 数据科学家面临数据可用性与隐私保护之间的矛盾，细粒度数据引发隐私担忧。
- 隐私增强型合成数据集生成采用先进的ML技术，降低重识别风险。
- 生成的合成数据集与原始数据具有相同的架构和统计特征，适用于训练模型。
- 组织可以控制隐私参数，包括施加的噪声量和抵御成员推理攻击的防护等级。
- AWS Clean Rooms提供详细指标评估合成数据集质量，包括保真度和隐私分数。
- 使用该功能的组织需遵循AWS Clean Rooms ML自定义模型工作流程。
- 合成数据集生成流程通常在几小时内完成，具体取决于数据集大小和复杂度。
- 隐私增强型合成数据集生成功能按使用量单独计费，计费单位为合成数据生成单元（SDGU）。
- 初始版本支持基于表格数据训练分类和回归模型，兼容标准ML框架。
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