在人工智慧與資料驅動創新的時代，資料已成為推動科技發展與社會進步的核心資源，廣泛應用於生成式AI、智慧城市到數位服務等領域，然而，隨著資料價值提升，個人隱私與資料安全風險也同步升高，如何在資料應用與隱私保護之間取得平衡，已成為全球共同關注的重要課題。

隱私強化技術（Privacy Enhancing Technologies, 以下簡稱PETs）正快速成為全球資料治理與AI發展的重要工具，從歐盟GDPR到全球科技企業的隱私運算與合成資料應用，皆顯示PETs正逐步重塑資料使用與保護的方式。

本競賽邀請參賽者以「資料創新x隱私保護」為核心出發點，自由選定開放資料集或自行創作資料集，提出具創意的應用主題與資料使用情境，並設計對應的隱私保護目標與評估指標。參賽者需運用單一或多種PETs技術，設計資料處理與轉換流程，產出兼具隱私保護與應用價值的衍生資料集，並建立可驗證的評估方法或流程，以展現其隱私保護效力與資料可用性。

本競賽期待參賽者不僅是資料使用者，更能成為資料治理與隱私創新的設計者，提出兼具安全性與可用性的應用方案。

● 初賽須知

1. 請參賽者於報名系統中填寫所使用的原始資料集，若為自創原始資料集的來源，請開放檢視權限到決賽結束後1週。
2. 參賽團隊須繳交「系統概述文件」，內容應包含但不限於以下
   一、前言
     1. 簡述專題研究動機與應用背景
     2. 說明原始資料集來源、取得方式或自行產製方式
     3. 可採用單一或多重資料集，亦可結合跨領域資料進行應用
   二、創意描述
     1. 說明現況問題及使用需求
     2. 提出創新應用構想與預期效益
   三~八、請於附件六中進行說明
   
   
3. 針對衍生資料集成果及衍生資料集產出說明文件，撰寫內容可包含但不限於以下：
   一、說明衍生資料集產製目的
     1. 說明資料集應用情境(如下游任務、使用對象及應用場景)
     2. 定隱私保護策略及指標
   二、說明衍生資料集的PETs技術應用
     1. 所採用的PETs技術（如差分隱私、合成資料等）
     2. 資料預處理
     3. 應用前述的PETs技術，進行參數設定與模型評估
     4. 衍生資料集產生方法與過程說明
     5. 評測方法說明
     6. 驗證成果：針對隱私保護力、資料保真度及實用性等，進行隱私評 測與驗證（如：隱私保護力指
      標包含原始資料可識別率、指認性攻擊 指標、資料實用性指標包含欄位相似度、關聯性相似度）
   三、衍生資料集名稱及網址
   四、結語（請展現專案成果特色、創新價值等）
   
   
4. 本組須提供附件6：衍生資料集產出說明文件，並請於115年10月12日(一)上午11時59分59秒前寄給yuanhan@mail.tca.org.tw，蔡先生收。

● 決賽須知
請隊伍現場繳交「PETs專案成果」文件供大會留存，並以該份文件進行Demo，檔案格式限為PDF或PPTx。

● 重點資訊

1. 生成式AI協作規範：
   1. 本競賽鼓勵參賽團隊妥善運用生成式AI工具，提升創新效能。但評審將著重於作品的原創性貢獻、團隊的創意巧思，以及對AI生成內容的轉化整合程度與論證深度。
   2. 若參賽作品僅直接套用生成式AI工具產出的內容，缺乏明顯的深度加工、轉化與驗證，未能充分展現團隊的獨特見解與加值創新，可能將獲得較低的評審分數。
   3. 參賽團隊需於作品提交時，清楚揭露生成式AI工具的使用方式、用途範圍及整合轉化過程，以供評審委員公平且全面地評估作品的創新價值與原創性貢獻。
2. 熱門資料集推薦與衍生資料集產出說明文件：https://gov.tw/kCL