{"id":1008322,"date":"2023-09-26T14:00:00","date_gmt":"2023-09-26T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/synthetische-gegevenskluis-wat-het-is-beveiliging-onderhoud\/"},"modified":"2025-02-13T01:30:51","modified_gmt":"2025-02-13T08:30:51","slug":"synthetische-gegevenskluis-wat-het-is-beveiliging-onderhoud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/nl\/synthetische-gegevenskluis-wat-het-is-beveiliging-onderhoud\/","title":{"rendered":"Synthetische gegevenskluis: Wat het is, Beveiliging + Onderhoud"},"content":{"rendered":"\n

Het waarborgen van de veiligheid van priv\u00e9gegevens tijdens het gebruik van gegevens is cruciaal in datawetenschap. Met een kluis voor synthetische gegevens kun je de privacy van gegevens beschermen zonder de bruikbaarheid in gevaar te brengen. Deze kluis fungeert als een bolwerk voor bedrijven die synthetische gegevens gebruiken om gevoelige gegevens te beschermen tegen buitenstaanders. <\/p>\n\n

In deze blog leren we meer over synthetische gegevenskluizen, onderzoeken we wat ze zijn, welke rol ze spelen in gegevensprivacy en de kritieke aspecten van beheer en beveiliging.<\/p>\n\n

Wat is een synthetische gegevenskluis?<\/h2>\n\n

Een Synthetic Data Vault (SDV) is vergelijkbaar met een gegevensbibliotheek. Het is een opslagplaats waar je kunt werken met verschillende soorten datasets, zoals enkele tabellen, meerdere tabellen of gegevens die in de loop van de tijd veranderen, bekend als tijdreeksgegevens. Het kan gegevens genereren die er net zo uitzien en zich net zo gedragen als je originele gegevens. <\/p>\n\n

Deze synthetische gegevens<\/a> kunnen heel nuttig zijn. Je kunt ze bijvoorbeeld gebruiken om modellen voor machinaal leren te<\/a> trainen zonder je zorgen te maken over het gebruik van echte, gevoelige gegevens. Het is ook handig voor het testen van datagestuurde software zoals machine-leersystemen zonder het risico te lopen dat er gegevens uitlekken. <\/p>\n\n

SDV gebruikt slimme technieken om synthetische gegevens te genereren, zoals probabilistische grafische modellering en deep learning. Het maakt ook gebruik van modellen voor het genereren van synthetische gegevens<\/a>, zoals generatieve modellering en recurrent sampling, terwijl het werkt met verschillende gegevensstructuren. Met SDV kunt u de gegenereerde kunstmatige gegevens vergelijken met de echte gegevens<\/a> om synthetische gegevens te evalueren. <\/p>\n\n

Synthetische gegevenskluisonderdelen<\/h2>\n\n

Kluizen voor synthetische gegevens gebruiken verschillende cruciale componenten om synthetische gegevens te cre\u00ebren. Het bewaart en beheert ook synthetische gegevens en beschermt tegelijkertijd de privacy en beveiliging van gegevens. Deze componenten kunnen verschillen per implementatie, maar SDV hebben deze meestal: <\/p>\n\n