Abstrakt. Öppna data spelar en grundläggande roll under 2000-talet genom att stimulera ekonomisk tillväxt och genom att möjliggöra mer öppna och inkluderande samhällen. Det är dock alltid svårt att skapa nya högkvalitativa dataset med de nödvändiga integritetsgarantierna för många användningsfall. Syftet med detta dokument är att skapa en ram för att släppa nya öppna data samtidigt som användarnas individualitet skyddas genom en strikt definition av integritet som kallas differentiell integritet. Till skillnad från tidigare arbeten ger detta dokument ett ramverk för integritetsbevarande av datapublicering som enkelt kan anpassas till olika användningsfall, från generering av tidsserier till kontinuerliga data och diskreta data; inget tidigare arbete har fokuserat på den senare klassen. Faktum är att många användningsfall avslöjar diskreta data eller åtminstone en kombination mellan kategoriska och numeriska värden. Tack vare den senaste utvecklingen inom djupinlärning och generativa modeller är det nu möjligt att modellera riksemantiska data som bibehåller både den ursprungliga fördelningen av funktionerna och korrelationerna mellan dem. Utgången av detta ramverk är ett djupt nätverk, nämligen en generator, som kan skapa nya data på begäran. Vi demonstrerar effektiviteten i vår strategi för verkliga dataset från den franska offentliga förvaltningen och klassiska referensdataset.
Det andra arbetet är ett DPGAN ramverk för tidsserier, kontinuerliga och diskreta data REF.
Differentially Private Generative Adversarial Networks for Time Series, Continuous, and Discrete Open Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}