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支持差分隐私的图像数据挖掘方法研究
被引量：
12
1
作者
杨云鹿
周亚建
宁华
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2021年第1期85-94,共10页
针对数据挖掘模型中存在的隐私泄漏问题及现有隐私保护技术的不透明性,本文将差分隐私与图像生成模型生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)相结合,提出了一种更具普适性的支持图像数据差分隐私保护的生成对抗网络模型(Imag...
针对数据挖掘模型中存在的隐私泄漏问题及现有隐私保护技术的不透明性,本文将差分隐私与图像生成模型生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)相结合,提出了一种更具普适性的支持图像数据差分隐私保护的生成对抗网络模型(Image differential privacy-GAN,IDP-GAN)。IDP-GAN通过差分隐私的拉普拉斯实现机制,将拉普拉斯噪声合理地分配到判别器的仿射变换层的输入特征以及输出层的损失函数的多项式近似系数中。在实现差分隐私保护的同时,有效地减少了训练过程中隐私预算的消耗。标准数据集MNIST和CelebA上的实验验证了IDP-GAN可以生成更高质量的图像数据,此外用成员推理攻击实验证明了IDP-GAN具有较好的抗攻击能力。
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关键词
差分隐私
数据挖掘
图像生成
生成对抗网络
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题名
支持差分隐私的图像数据挖掘方法研究
被引量：
12
1
作者
杨云鹿
周亚建
宁华
机构
中国
信息
通信研究院
移动应用创新与治理技术工业和信息化部重点实验室
北京邮电大学网络空间安全学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2021年第1期85-94,共10页
文摘
针对数据挖掘模型中存在的隐私泄漏问题及现有隐私保护技术的不透明性,本文将差分隐私与图像生成模型生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)相结合,提出了一种更具普适性的支持图像数据差分隐私保护的生成对抗网络模型(Image differential privacy-GAN,IDP-GAN)。IDP-GAN通过差分隐私的拉普拉斯实现机制,将拉普拉斯噪声合理地分配到判别器的仿射变换层的输入特征以及输出层的损失函数的多项式近似系数中。在实现差分隐私保护的同时,有效地减少了训练过程中隐私预算的消耗。标准数据集MNIST和CelebA上的实验验证了IDP-GAN可以生成更高质量的图像数据,此外用成员推理攻击实验证明了IDP-GAN具有较好的抗攻击能力。
关键词
差分隐私
数据挖掘
图像生成
生成对抗网络
Keywords
differential privacy
data mining
image generation
generative adversarial network
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持差分隐私的图像数据挖掘方法研究
杨云鹿
周亚建
宁华
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2021
12
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