Realistiske, personvernsikre datasett som bevarer statistikken uten å eksponere en eneste ekte person — for testing, trening og sjeldne tilfeller.
Når ekte data er knapp, sensitiv eller svært ubalansert, blir den en flaskehals: modeller kan ikke trene, team kan ikke dele, og hele prosjekter stopper på en personverngodkjenning som aldri kommer. Syntetiske data løser dette ved å generere poster som bevarer den statistiske strukturen uten å inneholde en eneste ekte person.
Verdien er ikke bare personvern. Syntetisk generering lar deg bevisst skape de sjeldne tilfellene ekte datasett knapt inneholder — svindelmønsteret som skjer én gang i ti tusen transaksjoner. Du kan balansere skjeve klasser og fylle testmiljøer uten å kopiere produksjonsdata.
Gjort uforsiktig kan syntetiske data likevel lekke. En generator som memorerer treningssettet, reproduserer ekte mennesker. Derfor er måling like viktig som generering: vi kvantifiserer re-identifiseringsrisiko og nytte, og dokumenterer begge.
Vi starter fra ditt ekte skjema og spørsmålene modellene dine må svare på, og velger så en genereringsmetode som passer — statistiske modeller for enkle tabelldata, dype generative modeller for komplekse data, og spesialiserte tilnærminger for tidsserier og tekst. Målet er troskap der det teller.
Hvert datasett vi leverer kommer med to målte egenskaper: en personvern-score som kvantifiserer re-identifiseringsrisiko, med differensiell personvern der du trenger det, og en nytte-score som viser hvordan en modell trent på syntetiske data presterer mot et ekte hold-out.
Fyll staging- og QA-miljøer med realistiske data uten ekte kunder.
Generer svindel-, feil- eller grensetilfeller ekte data knapt inneholder.
Del datasett over grenser og team uten å flytte persondata.
Rett opp skjeve datasett så modeller ikke ignorerer minoritetsklasser.
Tren en første modell før nok ekte data finnes.
Lag kontrollerte scenarier for svindel- og avvikssystemer.
Vi avtaler målskjema, relevant troskap og personvernkravet.
Vi studerer strukturen og statistikken i ekte data og setter av et hold-out.
Vi velger og konfigurerer genereringsmetoden etter datatype og rammer.
Vi genererer det syntetiske datasettet og justerer mot nødvendig troskap.
Vi måler re-identifiseringsrisiko og nytte mot hold-out.
Vi leverer datasett, pipeline og dokumentert personvern- og nytterapport.
Vi velger genereringstilnærmingen etter datatype og troskap du trenger, alltid koblet med personvern- og nyttemåling.
Vi måler re-identifiseringsrisiko direkte, bruker differensiell personvern der det kreves, og dokumenterer restrisikoen.
Vi validerer troskap og ytelse mot et ekte hold-out før levering, og viser deg tallene.
Tabell, tidsserier og tekst støttes godt; bilder og multimodal på forespørsel.
Vanligvis supplerer det — tetter hull, balanserer klasser og løsner miljøer ekte data ikke kan nå.
Kompakte, effektive modeller på kanten — lav latens, full personvern.
Benchmark, stresstest og adversarielt utfordre modeller før lansering.
Samarbeidende agenter med verktøykall, overlevering og MCP/A2A-protokoller.
Bestill en 30-minutters samtale. Vi sier ærlig om vi kan hjelpe.
Bestill samtale