面向动态博弈的k-匿名隐私保护数据共享方案

作     者：曹来成 后杨宁 冯涛 郭显 

作者机构：兰州理工大学计算机与通信学院 

出 版 物：《西安电子科技大学学报》 (Journal of Xidian University)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 0839[工学-网络空间安全] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 081201[工学-计算机系统结构] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61562059,62162039) 甘肃省自然科学基金(20JR5RA467) 

主　　题：条件生成对抗网络 数据匿名化 隐私评估 隐私保护 数据共享 

摘      要：针对训练深度学习模型时，存在缺少大量带标签训练数据和数据隐私泄露等问题，提出了一个面向动态博弈的k-匿名隐私保护数据共享（KPDSDG）方案。首先，引入动态博弈策略设计了最优数据k-匿名方案，在保护数据隐私的同时实现了数据的安全共享。其次，提出了一个数据匿名化评估框架，以匿名数据的可用性、隐私性和信息丢失评估数据匿名化方案，可以进一步提高数据的隐私性和可用性，以降低重新识别的风险。最后，采用条件生成对抗网络生成数据，解决了模型训练缺少大量带标签样本的问题。安全性分析显示，整个共享过程能够保证数据拥有者隐私信息不被泄露。同时实验表明，该方案隐私化后生成的数据训练的模型准确率高于其他方案，最优情况高出8.83%。且与基于原始数据所训练模型准确率基本一致，最优情况仅相差0.34%。同时该方案具有更低的计算开销。因此该方案同时满足了数据匿名、数据增广和数据安全共享。