合成数据生成是一种关键工具，能够在降低隐私风险的同时实现对敏感数据集的稳健分析。Synthpop、CT-GAN和Avatar方法等传统方法已被证明能有效生成保持统计保真度和隐私性的合成数据，而大型语言模型的最新进展为建模复杂数据关系、生成高质量、上下文感知的合成数据集带来了新机遇。本研究对基于大型语言模型的合成数据生成方法与现有方法进行了比较性评估，重点聚焦于使用来自临床试验和癌症观察性研究的真实世界数据集的医疗数据应用。通过系统地使用隐私度量指标、偏差缓解策略和统计基准对每种方法进行评估，发现大型语言模型在实现与传统技术相当的信号保真度同时，还能计算额外的隐私度量指标并保留关键的分析属性。研究范围超越医疗健康领域，引入了一个可推广的框架，将合成数据生成应用于更广泛的社会与安全挑战，特别是那些涉及罕见、高影响事件的情境。通过合成异构的、事件特定的数据源——包括交通事故、海事中断、网络安全漏洞及港口相关事件——该方法支持对低频高影响场景的预测建模、数据集成和仿真，这对军事和情报领域尤为重要，因为预见和缓解罕见但后果严重的事件至关重要。本研究还详细阐述了一个八步迭代方法，用于利用大型语言模型模拟对抗行为、验证分析流程并增强不确定性下的决策能力。

合成数据生成已成为一种关键工具，用于平衡隐私保护需求与对敏感数据集进行有意义分析的需求。Synthpop、CT-GAN和Avatar方法等传统方法已被确立为能够生成既保持统计保真度又保护个人隐私的合成数据的有效手段。然而，大型语言模型的快速发展为增强合成数据生成带来了新机遇。大型语言模型能够建模复杂关系并生成高质量数据，为实现跨多样化数据集的隐私保护、统计保真度和适应性提供了一种新颖途径。

本研究探索了将大型语言模型集成到合成数据生成过程中，并将其性能与传统方法进行比较。这些技术被应用于健康数据，使用了来自一项临床试验和一项癌症观察性研究的真实数据集作为案例研究。比较分析严格评估了隐私度量指标、偏差缓解策略和统计基准，证明大型语言模型可以达到与Synthpop、CT-GAN和Avatar方法相当的信号保真度。此外，大型语言模型还能计算额外的隐私度量指标，并保留原始数据的关键分析属性。

认识到合成数据更广泛的应用潜力，本研究引入了一个新框架，利用合成数据生成来解决具有重大经济和国家安全隐患的罕见高影响事件。通过集成多样化、事件特定的数据源——包括交通事故、海事中断、网络安全漏洞及港口相关事件——本工作旨在创建能够支持预测建模、数据集成和仿真测试的合成数据集。该框架在保持原始数据统计保真度和隐私性的同时，能够为低频高影响事件（此类事件通常缺乏足够数据进行同类事件的全面分析）制定主动规划和缓解策略。

这种方法的重要性在诸如某桥梁坍塌等情境下得到凸显，此类事件因现实数据有限而阻碍分析。合成数据生成能够为此类前所未有的事件创建稳健的数据集。在现代军事和情报行动中，预测和预防罕见但高影响事件——例如秘密边境渗透、复杂网络入侵或走私武器贩运——的能力至关重要。传统数据集通常缺乏足够数量的此类不常见场景案例，限制了分析模型的有效性。通过利用大型语言模型生成合成数据，从业者可以创建丰富、针对特定场景的数据集，这些数据集既能捕捉常规操作，也能涵盖边缘案例的异常情况。本研究概述了一个八步迭代流程，用于利用大型语言模型的生成能力来模拟对手行为、测试分析流程，并增强不确定性下的决策能力。