国土安全保障省（Department of Homeland Security: DHS）の科学技術総局（Science and Technology Directorate: S&T）は、現実世界における実際のデータの形状やパターンをモデル化及び複製しながら、個人のプライバシーを守り、セキュリティ上の有害性を軽減できる「合成データ」を生成するソリューションについて、新たな公募を発表した。合成データは、実際のデータが利用できない場合や、実際のデータを使うことはプライバシー及びセキュリティ上のリスクを呈することがある場合に、合成データを使って機械学習モデルを訓練できることから、こうした合成データはDHSにとって重要である。DHSは、次のような能力を提供できるソリューションを模索している。①構造化及び非構造化されたデータ・タイプの支援、②実際のデータの形状及びパターンを理解するための技法を用いて人工的に合成データを生成する、③理想的な統計的属性を持つデータ・セットの複製、④合成データにおけるバイアスの排除及び（または）軽減。
