Um Datenschutzbedenken bei synthetischen Daten effektiv anzugehen, ist es entscheidend, geeignete Datenschutztechniken zu implementieren. Dazu gehören beispielsweise Differential Privacy (DP), das die Privatsphäre der individuellen Daten sicherstellt, sowie Methoden zur Vermeidung von Mitgliedschafts- und Attribut-Offenlegung. Es ist wichtig, die Balance zwischen Datenschutz und Nützlichkeit zu finden, da das Verbergen von Merkmalen in synthetischen Daten deren Nutzen für verschiedene Zwecke einschränken kann. Die Entwicklung von klaren Richtlinien zur Bestimmung von Datenschutz- und Sicherheitsschwellen für die Veröffentlichung von Daten ist ebenfalls von großer Bedeutung. Eine transparente Dokumentation der Datenschutzmaßnahmen und deren Evaluierung ist unerlässlich, um das Vertrauen in die Forschung zu gewährleisten und potenzielle Risiken der Identitäts- und Inferenzoffenlegung zu minimieren.