DATOS SINTÉTICOS en modelos de IA
Clientes
Financiado por Generalitat de Catalunya
Partners
Problema
Conservar la información clave para ejecutar el análisis de datos cuando la anonimización de los datos es necesaria por motivos de seguridad y privacidad.
El proyecto ha sido coordinado por Mosaic Factor, como especialista en Big Data e IA en el ámbito de la movilidad sostenible de personas y mercancías, con la Fundación i2CAT y B:SM como proveedores de datos de movilidad desde la ciudad de Barcelona.
Solución
El proyecto combina experiencia en el ámbito de las TIC (privacidad y anonimización de datos, big data, inteligencia artificial y ciberseguridad) y en el entorno de la movilidad sostenible.
Para evitar compartir datos confidenciales, se utilizan datos sintéticos para garantizar que la información confidencial se mantenga privada, segura y protegida de los ciberataques.
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- Análisis de datos
- Creación de datos sintéticos
Mediante la implementación de conectores ICS con una extensión que permite crear nuevos datos artificiales con distribuciones similares a los datos reales a través de técnicas y modelos avanzados para garantizar la privacidad de los datos.
Los datos sintéticos recién creados proporcionan la misma información útil que los datos originales con la ventaja de que no revelan ningún dato sensible y reducen el riesgo en caso de fallo de la ciberseguridad.
Data
Combinación de datos de empresas de transporte, autoridades locales y proveedores de servicios de movilidad.
Resultados
Los resultados de este proyecto ayudan a transformar y optimizar el modelo de movilidad hacia el ciudadano, la economía y el medio ambiente, de forma que se obtengan más datos y se puedan compartir de forma fácil y segura.