该研究介绍了多种基于生成对抗网络（GAN）的合成数据生成方法，如DF-GAN、table-GAN和DSGAN，旨在提高数据隐私、模型兼容性和机器学习性能。实验结果表明，这些方法在生成高质量合成数据和提升下游模型准确性方面表现优异，尤其在处理敏感数据时具有重要意义。