Год назад мы выпустили «Маскировщик» — промышленный софт, который обезличивает персональные данные, сохраняя их качество и смысл. То есть гендерный баланс; социально‑демографическую структуру; родственные связи; страну и оператора в телефоне; валидность паспортов, ИНН, СНИЛС. В общем, «Маскировщик» делает так, чтобы вы тестировали продукты и обучали ML‑модели будто бы на «живых» ПД.
В этой статье пролью свет на методы изменения состава и семантики, которые использует продукт. Для простоты буду называть их «алгоритмами маскирования». Расскажу, по какой логике меняем одни данные другими, какие ограничения и как учитываем.