Assessing the Effectiveness of Singling-Out Attacks on Synthetic Data: Is the Current GDPR Guidance Adequate?
Notice bibliographique
Résumé
Privacy remains one of the central challenges to data sharing under contemporary data protection regulations. To mitigate privacy risks, real datasets are either sanitized using anonymization techniques such as generalization or suppression, or replaced with artificially generated synthetic data. The European General Data Protection Regulation (GDPR) defines a singling-out attack as the ability to isolate specific records and identify an individual based on the content of a released dataset. Data controllers must ensure that published data does not allow singling out. However, this concept was originally designed for anonymized datasets, where a singled-out record corresponds to a real individual. In contrast, synthetic datasets contain artificially generated records, which may or may not represent or coincide with real individuals. This distinction raises questions about the applicability and effectiveness of singling-out attacks on synthetic data. To assess the effectiveness of singling-out attacks, we evaluated the attack on synthetic data generated by three well-known generative models (CTGAN, PATEGAN, and TabDDPM) across four real-world datasets. Our study reveals inherent limitations of conventional singling-out attacks when applied to synthetic data. As the GDPR’s privacy risk framework was originally developed with anonymized data in mind rather than synthetic data, there is a critical need for further research to establish robust evaluation frameworks and metrics specifically designed to assess the privacy risks associated with synthetic data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».