Sekretessbevarande frigörande av komplexa data (t.ex. bild, text, ljud) utgör en långvarig utmaning för forskarsamhället inom datautvinning. På grund av rik semantik av data och brist på en förkunskaper om analysuppgiften, överdriven sanitering är ofta nödvändigt för att säkerställa integritet, vilket leder till betydande förlust av dataverktyget. I detta dokument presenterar vi dp-GAN, en allmän privat releaseram för semantiska-rika data. I stället för att sanitera och sedan släppa data, publicerar dataintendenten en djup generativ modell som utbildas med hjälp av originaldata på ett differentialt privat sätt; med den generativa modellen, kan analytikern producera en obegränsad mängd syntetiska data för godtyckliga analysuppgifter. I motsats till alternativa lösningar belyser dp-GAN en uppsättning nyckelfunktioner: i) det ger teoretisk integritetsgaranti genom att tillämpa principen om differentialintegritet; ii) det behåller önskvärd nytta i den frigjorda modellen, vilket möjliggör en mängd annars omöjliga analyser; och iii) viktigast av allt, det uppnår praktisk utbildning skalbarhet och stabilitet genom att använda flerfaldiga optimeringsstrategier. Genom omfattande empirisk utvärdering av referensdata och analyser validerar vi effekten av dp-GAN.
Vi använder oss av den dp-GAN-ram som utvecklats av REF, med vissa ändringar, för att producera våra generativa modeller.
Differentially Private Releasing via Deep Generative Model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}