差分隐私保护WGAN-GP算法研究

于雅娜; 李红娇; 李晋国

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针对攻击者利用生成式对抗网络技术(GAN)还原出训练集中的数据,泄露用户隐私信息的问题,提出了一种差分隐私保护梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)的方法.该方法在深度学习训练过程中对梯度添加精确计算后的高斯噪声,并使用梯度惩罚进行梯度修正,实现差分隐私保护.利用梯度惩罚Wasser-stein生成对抗网络与原始数据相似的数据.实验结果表明,在保证数据可用性的前提下,该方法可以有效保护数据的隐私信息,且生成数据具有较好的质量.

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来源
《计算机应用研究》 |2021年第9期|2837-2841|共5页
作者
于雅娜; 李红娇; 李晋国;
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作者单位

上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306;

上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306;

上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
差分隐私保护; 深度学习; 梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络;

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