隐私的六个层级：金融合成数据框架

合成数据在金融应用中日益重要。除了带来诸如改进金融建模和更优测试流程等益处外，它也带来了隐私风险。此类数据可能源自客户信息、商业信息或必须受到保护的其他专有来源。尽管合成数据的生成过程在一定程度上掩盖了原始数据，但隐私得到保护的程度仍难以评估。因此，我们引入了一套隐私“层级”层次结构，有助于对合成数据生成方法及其提供的逐步增强的保护进行分类。虽然这六个层级是在金融应用背景下制定的，但它们也可能适用于其他行业。本文包括：金融合成数据的简要概述、其使用方式、价值评估方法、隐私风险以及隐私攻击。最后，我们详细介绍了“六个层级”，包括针对这些攻击的防御措施。