PURPOSE
このプロンプトでできること
合成データに対する想定攻撃と分析目的を定め、プライバシー攻撃指標と用途別有用性を同じ条件で比較します。
PREPARE
用意する情報
元データの機微区分・標本数、合成方法・版、攻撃者知識、メンバー/非メンバー標本、攻撃手順・閾値、プライバシー指標、用途別統計・下流評価、有用性基準。
WORKFLOW
使い方
合成データの作成条件と実施済み攻撃・有用性評価を入力してください。共有・提供前に、プライバシー責任者とデータ利用責任者へ評価範囲を確認してもらってください。
AI INSTRUCTION
AIへの指示文
入力欄を埋めてから利用してください。
合成データのメンバーシップ推論リスクと分析有用性の評価計画・結果を整理してください。攻撃者が知る情報、メンバー・非メンバーの分割、攻撃指標と閾値、用途別有用性を明記し、元データへの影響を一つの指標だけで断定しないでください。攻撃が実行されていない場合はリスク測定済みと表現せず、測定値・仮定・未検証範囲を分けてください。 【データ概要・合成方法・攻撃設定】 [入力] 【攻撃結果と用途別有用性評価】 [入力] 出力は「攻撃者仮定｜攻撃指標｜ベースライン｜合成データ結果｜用途別有用性｜残余リスク｜追加テスト」の表にしてください。
コピー操作はこのブラウザー内で行います
EXAMPLE
入力例と出力例
入力例（説明用）
匿名化合成データ。メンバー300件・非メンバー300件。攻撃AUC=0.62。下流分類AUCは元データ0.90、合成データ0.88。攻撃者補助情報は社内属性のみ。
出力例（説明用）
メンバーシップ推論: AUC 0.62。ランダム基準0.50より高く、補助情報・信頼区間・攻撃再現性を追加確認。 有用性: 下流分類AUCは0.90から0.88へ低下。用途基準の許容幅は未入力のため合格とは判定しない。 残余リスク: 連結可能な準識別子と複数攻撃者知識は未評価。
TIPS
使うときのコツ
単一の合成データファイルだけでなく、生成版・乱数条件・攻撃モデル・評価対象を対応づけてください。
使う前に確認してください
メンバーシップ攻撃の結果だけで匿名性や安全性を保証しないでください。実データ・秘密の補助情報・個人識別子を貼り付けないでください。