Vår förmåga att syntetisera sensoriska data som bevarar specifika statistiska egenskaper hos verkliga data har haft enorma konsekvenser för dataintegritet och big data analytics. De syntetiska uppgifterna kan användas som ersättning för selektiva verkliga datasegment – som är känsliga för användaren – och därmed skydda privatlivet och resultera i förbättrad analys. Men allt mer adver sariala roller som tas av datamottagare som mobilappar, eller andra molnbaserade analystjänster, kräver att de syntetiska uppgifterna, förutom att bevara statistiska egenskaper, också bör vara "svårt att skilja från de verkliga uppgifterna. Vanligtvis har visuell inspektion använts som ett test för att skilja mellan datauppsättningar. Men på senare tid har även sofistikerade klassificeringsmodeller (discrimina tors), som motsvarar en uppsättning händelser, använts för att skilja mellan syntetiserade och verkliga data. Modellen fungerar på både datauppsättningar och respektive händelseutgångar jämförs för konsekvens. Tidigare arbete med datasyntes har ofta fokuserat på klassificeringar som är byggda för funktioner som uttryckligen bevaras av de syntetiska uppgifterna. Detta tyder på att en motståndare kan bygga klassificeringar som kan utnyttja en potentiellt osammanhängande uppsättning funktioner för att differentiera mellan de två datauppsättningarna. I den här artikeln tar vi ett steg mot att generera sensoriska data som kan passera en djupinlärning baserad discriminator modelltest, och göra två specifika bidrag: för det första presenterar vi en djupinlärning baserad arkitektur för syntetisering sensoriska data. Denna arkitektur består av en generatormodell, som är en hög av flera Long-Short-Te rm-Memory (LSTM) nätverk och en Blandning Density Network (MDN); för det andra använder vi en annan LSTM nätverk baserad discriminator modell för att skilja mellan den sanna och syntetiserade data. Med hjälp av en datauppsättning accelerometer spår, samlas med hjälp av smarta telefoner av användare som gör sina dagliga aktiviteter, visar vi att den djupa lärande baserade discriminator modellen bara kan skilja mellan de verkliga och syntetiserade spår med en noggrannhet i närheten av 50%.
Dessutom använder REF GAN för att generera syntetiska sensordata som består av accelerometerspår som samlas in med hjälp av smarta telefoner.
SenseGen: A deep learning architecture for synthetic sensor data generation
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}