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面向动态博弈的k-匿名隐私保护数据共享方案
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作者 曹来成 后杨宁 +1 位作者 冯涛 郭显 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期170-179,共10页
针对训练深度学习模型时,存在缺少大量带标签训练数据和数据隐私泄露等问题,提出了一个面向动态博弈的k-匿名隐私保护数据共享(KPDSDG)方案。首先,引入动态博弈策略设计了最优数据k-匿名方案,在保护数据隐私的同时实现了数据的安全共享... 针对训练深度学习模型时,存在缺少大量带标签训练数据和数据隐私泄露等问题,提出了一个面向动态博弈的k-匿名隐私保护数据共享(KPDSDG)方案。首先,引入动态博弈策略设计了最优数据k-匿名方案,在保护数据隐私的同时实现了数据的安全共享。其次,提出了一个数据匿名化评估框架,以匿名数据的可用性、隐私性和信息丢失评估数据匿名化方案,可以进一步提高数据的隐私性和可用性,以降低重新识别的风险。最后,采用条件生成对抗网络生成数据,解决了模型训练缺少大量带标签样本的问题。安全性分析显示,整个共享过程能够保证数据拥有者隐私信息不被泄露。同时实验表明,该方案隐私化后生成的数据训练的模型准确率高于其他方案,最优情况高出8.83%。且与基于原始数据所训练的模型准确率基本一致,最优情况仅相差0.34%。同时该方案具有更低的计算开销。因此该方案同时满足了数据匿名、数据增广和数据安全共享。 展开更多
关键词 条件生成对抗网络 数据匿名化 隐私评估 隐私保护 数据共享
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