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개인정보가 안전한 대체 데이터
민감하거나 제약된 데이터에 대한 접근없이도, DTS는 통계적으로 유의미한 합성데이터를 생성합니다.
- ✓GDPR, PIPA, HIPAA 또는 CCPA에 의해 제한된 데이터를 차등정보보호기술을 통해 안전한 합성 데이터로 교체하새요.
- ✓모든 합성 데이터에 대한 차등정보보호 보장
- ✓팀을 넘어, 제약을 넘어 외부에서도 안전하게 이용할 수 있습니다.
- ✓데이터셋의 분포 충실도가 유지됩니다.
DTS
당신의 AI는 학습용 데이터 수준만큼만 향상됩니다. 대부분의 기업 데이터는 AI-Ready 상태가 아닙니다. DTS는 AI를 위한 사용 불가능한 데이터를 사용 가능하게 만듭니다: 개인정보보호 규제로 제한되었거나, 불균형이 있거나, 모델에 필요한 만큼 데이터셋이 부족한 경우를 모두 커버합니다. DTS로는 실제로 사용할 수 있는 AI-Ready 데이터셋을 만들어 모델 성능을 개선합니다.
개인정보가 보호된, 합성 데이터
DTS는 데이터가 제한되거나, 결측값이 있을 때 그것의 커버리지를 확대하고 불균형을 수정해, 개인정보가 안전하게 보호된 합성데이터를 생성합니다.
합성 데이터 생성 기술은 DTS 기능 중 하나이며, 큐빅의 모든 것을 대표하지는 않습니다. DTS는 수학적 기반으로 차등 프라이버시를 적용해, 합성된 산출물이 식별 가능하도록 역추적될 수 없도록 보장합니다. 이에 따라 DTS는 원천 학습용 데이터를 외부에 노출하지 않고 AI-Ready 데이터셋이 필요한 규제 산업에 적합합니다.
DTS는 큐빅의 AI-Ready 데이터 인프라 내의 기능 중 하나로, 기업 데이터가 사용 가능하고, 안전하게 개인 정보를 보호하며, 실 운영 환경에서 AI를 안정적으로 실행할 수 있도록 하는 인프라 레이어입니다. DTS는 특히 제한된 데이터 및 사용할 수 없는 데이터적인 제약을 해결합니다.
합성 데이터 생성 기술은 DTS 기능 중 하나이며, 큐빅의 모든 것을 대표하지는 않습니다.
DTS vs. Other Approaches to Restricted Data
Databricks는 귀사의 데이터를 저장 관리하고, 마스킹 규칙은 데이터를 제거해 AI 학습 성능을 저하시킵니다. 그러나 DTS는 데이터를 외부 노출하거나 제거하지 않고 AI-Ready 상태로 만듭니다.
| Capability | DTS | Masking | Sampling | Manual |
|---|---|---|---|---|
| Privacy guarantee | ✓ Mathematical DP bound | △ Re-identification risk remains | ✕ No privacy guarantee | ✕ |
| Coverage expansion | ✓ Generate at any scale | ✕ Can't create new data | △ Bounded by real data volume | △ Expensive & slow |
| Rare class augmentation | ✓ Targeted generation | ✕ | ✕ Can't create rare events | △ Very high cost |
| Distribution fidelity | ✓ Validated against real stats | △ Distorted by masking | △ Sampling bias risk | △ Annotator variance |
| Cross-border / external use | ✓ No real data transferred | ✕ Residual risk | ✕ | ✕ |
| SynTitan integration | ✓ Native versioning & binding | ✕ | ✕ | ✕ |
수학적으로 증명된, 개인정보보호 기술
차등정보보호 기술(DP)은 공격자가 이미 알고 있는 정보와 관계없이 어떤 개별 데이터도 합성된 결과에서 식별될 수 없도록 보장하는 수학적 프레임워크입니다.
합성된 데이터셋을 기반으로 개별 레코드를 추론할 수 있는 확률은 제한적이며, 이것은 수학적으로 증명되었습니다.
통계적 프로파일링
DTS는 실제 데이터셋의 통계적 속성인 분포, 상관관계, marginal 분포를 분석하되 원본에 대한 기록은 저장하지 않습니다.
귀사의 데이터가 AI를 제한하고 있다는 5가지 신호 AI를 가로막는 장벽
기업의 AI 프로젝트는 학습, 검증 또는 배포가 데이터의 상태나 조건의 미흡한 상황일 때 중단됩니다. DTS는 바로 이러한 상황을 위해 만들어졌습니다.
데이터는 존재하지만, 컴플라이언스가 AI의 접근을 가로막습니다.
GDPR, PIPA, HIPAA, or internal retention policies prevent the data from reaching models. DTS generates privacy-safe synthetic replacements -- statistically accurate, legally usable, zero real records exposed.
불균형한 데이터셋이나 부족한 커버리지가 모델을 왜곡시킵니다.
Rare classes are underrepresented. Fraud patterns are too sparse to learn from. Edge cases never appear in training data. DTS fixes class distribution and generates targeted rare-class coverage.
AI가 필요로 하는 것을 데이터 보안 정책이 가로막고 있습니다.
Historical data was deleted per retention policy. DTS generates synthetic equivalents from surviving statistical patterns -- without requiring the original data to still be present.
Sensitive records can't leave the security perimeter
Classified, patient, or customer data cannot be exported for AI training. DTS's Zero-Access Architecture learns statistical properties in-situ. Only the DP-protected synthetic output crosses the boundary.
신뢰할만한 AI만들기엔 학습용 데이터의 양이 너무 적습니다.
견고한 AI 모델을 훈련하기에는 원본 데이터셋의 양이 너무 작습니다. DTS는 기존 데이터셋을 통계적 충실도를 유지하면서도 운영 수준의 양으로 증강시킬 수 있습니다.
DTS는 제한되거나 사용할 수 없는 데이터를 AI-Ready 데이터셋으로 변환합니다.
DTS는 원본 데이터셋을 외부에 노출하지 않으면서도 제한되거나 사용할 수 없는 데이터를 AI-Ready 데이터 세트로 변환합니다.
차등정보보호
A mathematical framework that guarantees any single individual's data cannot be identified from the synthetic output -- regardless of what an attacker already knows. DTS applies DP during generation to produce datasets that are statistically representative but contain no real personal information.
비접근 아키텍쳐
원본 데이터는 고객사의 내부망을 벗어나지 않습니다. DTS는 기업 망 내에서 통계적 속성을 분석해 차등정보보호된 합성 모델을 생성하며, 그 이후 산출된 데이터셋만 이용이 가능하게 구성되어 있습니다. 원본 데이터는 접근할 필요가 없고, 외부로 전송되지 않습니다. -- 기밀 사항이나 규제된 데이터를 다루는 환경에 적합합니다.
엔터프라이즈용 합성 데이터
DTS is Cubig's enterprise synthetic data engine. It generates privacy-safe datasets using differential privacy to fix class imbalance, fill coverage gaps, expand training data, and replace restricted or non-accessible data. DTS runs as a standalone engine or integrates with the SynTitan platform.
운영 환경 적용 사례
Enterprise AI projects stall when data conditions prevent training, validation, or safe deployment. DTS was built for exactly these situations.
자주 하는 질문
DTS란 무엇인가요?
DTS is CUBIG's enterprise synthetic data engine. It generates privacy-safe datasets using differential privacy to fix class imbalance, fill coverage gaps, expand training data, and replace restricted or non-accessible data. DTS runs as a standalone engine or integrates with the SynTitan platform.
DTS의 차등정보보호기술은 무엇인가요?
SynTitan 없이 DTS를 이용할 수 있나요?
DTS는 어떤 데이터 문제를 풀어주나요?
비접근 아키텍처란 무엇인가요?
SynTitan과 DTS의 차이는 무엇인가요?
규제된 데이터 그러나 사용 가능한 AI
DTS는 활용에 제약이 있는 기업의 원본 데이터를 민감정보가 안전한 방식으로 합성 전환합니다. GS 인증. KISA 승인. AWS 마켓플레이스에서 이용 가능.
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