Att bevara nyttan av publicerade dataset, samtidigt som det ger bevisbara integritetsgarantier, är en välkänd utmaning. Å ena sidan ger kontextfria integritetslösningar, såsom differentiell integritet, starka integritetsgarantier, men leder ofta till en betydande minskning av användbarheten. Å andra sidan, sammanhangsmedvetna integritetslösningar, såsom information teoretisk integritet, uppnå en förbättrad integritet-användning kompromiss, men anta att datainnehavaren har tillgång till datasetets statistik. För att kringgå detta problem presenterar vi en ny kontext-medveten integritetsram som kallas generativ kontraarial integritet (GAP). GAP utnyttjar de senaste framstegen i generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) för att göra det möjligt för datainnehavaren att lära sig "optimala" privatiseringssystem från själva datasetet. Under GAP, lärande integritetsmekanismen formuleras som ett begränsat minimax spel mellan två spelare: en privatiserare som renar datasetet på ett sätt som begränsar risken för inferens attacker på individernas privata variabler, och en motståndare som försöker dra de privata variablerna från sanitized dataset. För att utvärdera GAP:s prestanda undersöker vi två enkla (ännu kanoniska) statistiska datauppsättningsmodeller: (a) den binära datamodellen och (b) den binära Gaussiska blandningsmodellen. För båda modellerna härleder vi spel-teoretiskt optimala minimax integritetsmekanismer, och visar att integritetsmekanismerna lärt sig från data (i ett iterativt generativt kontradiktoriskt mode) matchar de teoretiskt optimala. Detta visar att vår ram kan tillämpas enkelt i praktiken, även om statistik saknas.
En optimal integritetsmekanism kan formuleras som ett spel mellan två spelare, en privatizer och en motståndare, med en iterativ minimax algoritm REF.
Context-Aware Generative Adversarial Privacy
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}