基于WGAN反馈的深度学习差分隐私保护方法

TP18; 针对攻击者可能通过某些技术手段如生成式对抗网络(GAN)等窃取深度学习训练数据集中敏感信息的问题,结合差分隐私理论,提出经沃瑟斯坦生成式对抗网络(WGAN)反馈调参的深度学习差分隐私保护的方法.该方法使用随机梯度下降进行优化,设置梯度阈值进行梯度裁剪,对深度学习的优化过程添加噪声实施隐私保护;利用WGAN生成与原始数据相似的最优结果,对比生成结果与原始数据的差异进行反馈调参.实验结果表明,该方法可以有效保护数据集的敏感信息并且具有较好的数据可用性....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	中国科学技术大学学报 2020, Vol.50 (8), p.1064-1071
Hauptverfasser:	陶陶, 柏建树, 刘恒, 侯书东, 郑啸
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TP18; 针对攻击者可能通过某些技术手段如生成式对抗网络(GAN)等窃取深度学习训练数据集中敏感信息的问题,结合差分隐私理论,提出经沃瑟斯坦生成式对抗网络(WGAN)反馈调参的深度学习差分隐私保护的方法.该方法使用随机梯度下降进行优化,设置梯度阈值进行梯度裁剪,对深度学习的优化过程添加噪声实施隐私保护;利用WGAN生成与原始数据相似的最优结果,对比生成结果与原始数据的差异进行反馈调参.实验结果表明,该方法可以有效保护数据集的敏感信息并且具有较好的数据可用性.
ISSN:	0253-2778
DOI:	10.3969/j.issn.0253-2778.2020.08.004