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Erschienen in:

2025 | OriginalPaper | Buchkapitel

Generating and Evolving Real-Life Like Synthetic Data for e-Government Services Without Using Real-World Raw Data

verfasst von : Maj-Annika Tammisto, Dietmar Pfahl, Faiz Ali Shah

Erschienen in: Product-Focused Software Process Improvement. Industry-, Workshop-, and Doctoral Symposium Papers

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

Testing of applications that use data from e-Government services as input requires test data that is real-life like but where the privacy of personal information is guaranteed. Many approaches exist for creating high-quality synthetic test data, but most of them need real-life raw data as input. Our research aims to develop and evaluate an approach for generating and evolving real-life like synthetic test data without using real-world raw data. The expected benefit of our research is to enable the creation and evolvement of meaningful and real-life like synthetic test data in situations where real-life raw data is not accessible due to privacy reasons.

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Titel: Generating and Evolving Real-Life Like Synthetic Data for e-Government Services Without Using Real-World Raw Data
verfasst von: Maj-Annika Tammisto
Dietmar Pfahl
Faiz Ali Shah
Verlag: Springer Nature Switzerland
Buch: Product-Focused Software Process Improvement. Industry-, Workshop-, and Doctoral Symposium Papers
Print ISBN: 978-3-031-78391-3

Electronic ISBN: 978-3-031-78392-0

Copyright-Jahr: 2025
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-78392-0_12

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