연구진이 불규칙한 종단 건강기록을 안전하게 합성 공개할 수 있는 감사 가능한 프라이버시 생성기 TRUST LONGSYNTH를 제시했다. 이 방법은 경계가 있는 충분통계량, zCDP 기반 가우시안 방출, 조건부 점수 확산, 블록 밴드 시간 공분산, 결측 모델, 희귀 사건 보호 샘플링 등을 결합한다. 720명 환자로 구성된 벤치마크에서 epsilon=12 조건으로 평가한 결과 AUPRC 0.342를 기록해 비공개 베이스라인 대비 7.5% 향상됐고, 캘리브레이션·상관·자기상관 오차는 각각 17.0%, 28.0%, 30.1% 개선됐다. 카나리아 노출률도 1.8%로 기존 DP Score(28.8%)보다 크게 낮았다. 다만 모든 베이스라인을 압도하지는 못했으며, 임상적 타당성이 아닌 평가 프로토콜 검증에 의미가 있다.

• •TRUST LONGSYNTH는 zCDP 가우시안 방출과 조건부 점수 확산 등을 결합한 감사 가능한 프라이버시 생성기
• •epsilon=12에서 AUPRC 0.342로 비공개 베이스라인 대비 7.5% 향상
• •캘리브레이션·상관·자기상관 오차를 각각 17.0%, 28.0%, 30.1% 개선
• •카나리아 노출률 1.8%로 기존 DP Score(28.8%) 대비 크게 감소
• •임상적 타당성 검증이 아닌 평가 프로토콜 제시가 목적