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摘要:
针对高端装备研制数据的保密性和重要性,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial net works,GAN)的高端装备研制数据脱敏方法.面对高端装备研制数据在数据挖掘和数据共享时可能面临泄露的风险,利用GAN进行数据脱敏.在随机生成的高斯数据集上进行实验,通过比较源数据和脱敏数据的统计特征,证明GAN的数据脱敏方法能够有效实现数据脱敏过程中所要求的数据安全性、数据有效性和成本可控性.最后,在Yeast数据集上进行验证,GAN输出的脱敏数据同样在现实世界数据集上表现出色,能够准确地预测Yeast的分类,为高端装备研制数据的管理和分析提供了一种新的思路.
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文献信息
篇名 基于生成对抗网络的高端装备研制数据脱敏方法
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 高端装备研制 数据脱敏 生成对抗网络
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 系统工程
研究方向 页码范围 1310-1316
页数 7页 分类号 TP39
字数 5431字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-506X.2020.06.14
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谭跃进 国防科技大学系统工程学院 178 3724 27.0 54.0
2 杨克巍 国防科技大学系统工程学院 41 144 8.0 10.0
3 豆亚杰 国防科技大学系统工程学院 7 7 2.0 2.0
4 徐向前 国防科技大学系统工程学院 2 0 0.0 0.0
5 向南 国防科技大学系统工程学院 1 0 0.0 0.0
6 张雄涛 国防科技大学系统工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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高端装备研制
数据脱敏
生成对抗网络
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系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
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