检索结果-南通市图书馆

计算机应用研究 2021年第9期38卷 2837-2841页

作者：于雅娜李红娇李晋国上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306

针对攻击者利用生成式对抗网络技术(GAN)还原出训练集中的数据,泄露用户隐私信息的问题,提出了一种差分隐私保护梯度惩罚wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)的方法。该方法在深度学习训练过程中对梯度添加精确计算后的高斯噪声,并使用梯... 详细信息

针对攻击者利用生成式对抗网络技术(GAN)还原出训练集中的数据,泄露用户隐私信息的问题,提出了一种差分隐私保护梯度惩罚wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)的方法。该方法在深度学习训练过程中对梯度添加精确计算后的高斯噪声,并使用梯度惩罚进行梯度修正,实现差分隐私保护。利用梯度惩罚wasserstein生成对抗网络与原始数据相似的数据。实验结果表明,在保证数据可用性的前提下,该方法可以有效保护数据的隐私信息,且生成数据具有较好的质量。

关键词：差分隐私保护深度学习梯度惩罚wasserstein生成对抗网络

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