Syntonym: 머신 비전을 위한 무손실 익명화

Syntonym

3.5 | 274 | 0
유형:
웹사이트
최종 업데이트:
2025/09/23
설명:
Syntonym은 무손실 익명화를 제공하여 머신 비전을 강화하고 AI 모델에 대한 데이터 유용성을 유지하면서 개인 데이터를 보호합니다. 실시간 익명화 솔루션으로 개인 정보 보호 및 규정 준수를 보장합니다.
공유:
데이터 익명화
머신 비전 개인 정보 보호
생성적 AI
에지 AI
개인 정보 보호 AI

Syntonym 개요

Syntonym: 머신 비전을 위한 손실 없는 익명화

Syntonym이란 무엇인가요? Syntonym은 개인 정보 침해 없이 카메라 기반 기술이 작동하도록 지원하는 최첨단 기술입니다. 얼굴과 번호판에서 개인 식별자를 제거하여 실시간, 손실 없는 익명화를 제공하는 동시에 데이터 유용성을 보존합니다. 이를 통해 프라이버시를 보장하면서 머신 비전의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

주요 기능:

  • 실시간 익명화: 데이터를 실시간으로 처리하여 즉각적인 개인 정보 보호를 보장합니다.
  • 손실 없는 기술: 중요한 데이터 속성을 보존하여 AI 모델과 분석이 최고 성능으로 작동하도록 보장합니다.
  • 생성형 AI: 실제 얼굴과 번호판을 매우 사실적인 합성 버전으로 대체합니다.
  • 규정 준수 준비: GDPR, CCPA, PIPL 및 기타 글로벌 데이터 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.

Syntonym은 어떻게 작동하나요?

Syntonym은 두 가지 주요 익명화 솔루션을 제공합니다.

  1. Syntonym Lossless: 생성형 AI를 사용하여 실제 얼굴과 번호판을 합성 버전으로 대체하고 시선, 머리 포즈, 표정과 같은 중요한 속성을 유지합니다.
  2. Syntonym Blur: 얼굴, 번호판 및 기타 민감한 데이터에 대한 자동의 고정밀 흐림 효과를 제공합니다. 이 솔루션은 빠르고 효과적이며 완벽하게 규정을 준수합니다.

Syntonym이 왜 중요한가요?

시각적 데이터를 잘못 처리하면 규제 벌금, 고객 신뢰도 저하, 혁신 지연, 경쟁적 불이익을 포함한 심각한 위험이 발생할 수 있습니다. Syntonym은 처음부터 데이터 프라이버시를 보장하여 조직이 이러한 함정을 피할 수 있도록 지원합니다.

Syntonym은 누구를 위한 것인가요?

Syntonym은 다음을 포함한 다양한 산업 및 애플리케이션을 위해 설계되었습니다.

  • 자동차: GDPR 규정을 준수하는 데이터를 사용하여 실내 모니터링 및 ADAS 교육을 강화합니다.
  • 로보틱스: 실제 인간 상호 작용 데이터를 사용하여 안전하게 인식 모델을 훈련합니다.
  • 물리적 AI: 다양하고 프라이버시 우선 시각적 데이터를 사용하여 구현된 AI 에이전트를 강화합니다.
  • 멀티모달 LLM: 시각적 이해를 통해 대규모 언어 모델을 풍부하게 합니다.

배포 옵션:

Syntonym은 다양한 요구 사항에 맞는 유연한 배포 옵션을 제공합니다.

  • Cloud API: REST API를 통한 확장 가능한 주문형 익명화는 비실시간 애플리케이션 및 대규모 데이터 처리에 이상적입니다.
  • Private Cloud / On-Premise: VPC 내 또는 전용 서버에 Syntonym을 배포하여 최대 데이터 제어를 구현합니다.
  • Edge SDK: 초저 지연 처리를 위해 경량 SDK를 에지 장치에 직접 임베드합니다.

가격:

Syntonym은 연간 또는 장치당 볼륨 기반 또는 무제한 옵션으로 투명한 엔터프라이즈 라이선스를 제공합니다. 귀하의 비즈니스 요구 사항에 맞는 계획을 찾으려면 문의하십시오.

Syntonym 사용의 이점:

  • 규정 준수: 글로벌 데이터 및 AI 규정에 따른 엄격한 처벌을 피합니다.
  • 고객 신뢰: 민감한 데이터를 보호하여 신뢰를 구축하고 유지합니다.
  • 혁신 가속화: 조사 및 문제 해결 노력으로 인한 지연을 피합니다.
  • 경쟁 우위: 프라이버시 우선 관행을 요구하는 조직과 협력합니다.

"손실 없는 익명화"란 무엇인가요?

Syntonym의 손실 없는 익명화는 생성형 AI를 사용하여 존재하지 않았던 무한한 초현실적인 얼굴과 번호판을 만듭니다. 시선, 머리 포즈, 표정과 같은 중요한 속성을 보존함으로써 Syntonym은 조직이 AI 성능, 분석 정확도 또는 규정 준수를 저해하지 않고 대규모 데이터 세트를 익명화할 수 있도록 지원합니다. 이 접근 방식을 통해 머신 러닝 모델은 개인 정보를 보호하면서 데이터로부터 효과적으로 학습할 수 있습니다.

Syntonym을 사용하는 방법은 무엇인가요?

  1. Syntonym에 귀하의 사용 사례와 익명화 요구 사항을 알려주십시오.
  2. 배포 환경(클라우드, 온프레미스 또는 에지)을 선택합니다.
  3. 익명화 실행을 시작합니다.

Syntonym을 선택해야 하는 이유는 무엇인가요?

Syntonym은 데이터 혁신과 개인 정보 보호 사이의 격차를 해소하기 위해 노력하고 있습니다. 당사의 기술은 데이터가 완전히 활용되고 완전히 익명화될 수 있는 미래를 지원합니다.

자세한 내용은 Syntonym을 방문하십시오.

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