基于生成对抗网络的差分隐私数据发布方法

• 作者: 唐国栋 方晨 王娜 甄帅辉 郭渊博
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 差分隐私 生成对抗网络 隐私数据发布 合成数据 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1983-1992
• 页数: 10页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.10.016

摘要

机器学习的飞速发展使其成为数据挖掘领域最有效的工具之一,但算法的训练过程往往需要大量的用户数据,给用户带来了极大的隐私泄漏风险.由于数据统计特征的复杂性及语义丰富性,传统隐私数据发布方法往往需要对原始数据进行过度清洗,导致数据可用性低而难以再适用于数据挖掘任务.为此,提出了一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的差分隐私数据发布方法,通过在GAN模型训练的梯度上添加精心设计的噪声来实现差分隐私,确保GAN可无限量生成符合源数据统计特性且不泄露隐私的合成数据.针对现有同类方法合成数据质量低、模型收敛缓慢等问题,设计多种优化策略来灵活调整隐私预算分配并减小总体噪声规模,同时从理论上证明了合成数据严格满足差分隐私特性.在公开数据集上与现有方法进行实验对比,结果表明本方法能够更高效地生成质量更高的隐私保护数据,适用于多种数据分析任务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王娜		22	253	7.0	15.0
2	郭渊博		41	99	4.0	9.0
3	方晨		5	16	2.0	4.0
4	甄帅辉		1	0	0.0	0.0
5	唐国栋		3	3	1.0	1.0