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公开(公告)号：CN119740258A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411542841.5
申请日：2024-10-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络的隐私数据发布方法、系统及装置，以要发布处理的原始数据集和与之属性相同且经过隐私处理的少量公开数据集作为训练数据，基于对抗学习构建生成器集群和判别器，将随机向量作为生成器集群的输入以拟合符合原始数据集属性特征并满足隐私要求的发布数据，在生成器集群模块训练过程中，通过适应度评估函数来对生成器表现进行评价，并基于评价分数进行生成器的保留与淘汰，之后通过交叉和变异生成新的生成器并加入集群进行后续迭代训练。在生成器集群模块与判别器模块的联合训练过程中基于差分隐私技术进行自适应的梯度裁剪与噪声引入以保护敏感数据信息。本发明能够在保证隐私保护强度的同时，维持发布数据具有较高的效用。
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