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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明属于数据隐私保护和生成对抗技术领域，公开了一种具有差分隐私的条件WGAN‑GP的数据隐私保护方法，通过考虑不平衡类别和数据稀疏性以及在网络训练过程中，向梯度中注入统计噪声等操作很好的解决了现有存在的技术问题。本发明方法使用条件WGAN‑GP实现对数据合成，并在模型训练阶段使用差分隐私保护源数据不被攻击和猜测。
主权项：1.一种具有差分隐私的条件WGAN-GP的数据隐私保护方法，其特征在于，所述具有差分隐私的条件WGAN-GP的数据隐私保护方法，包括：S1对源数据进行数据清洗和数据转换；S2基于数据转换后的真实数据构建条件向量，将所述条件向量以及来自于一个符合多元正态分布的随机噪声组合作为生成器的数据样本，将数据转换后的真实数据以及生成器输出的合成数据作为判别器的数据样本；S3构建用于数据合成的WGAN-GP模型，所述WGAN-GP模型中的判别器采用带有梯度惩罚的Wasserstein距离作为目标函数；S4利用所构建的数据样本训练WGAN-GP模型，在训练中首先向Wasserstein距离的梯度注入统计噪声，然后使用差分隐私技术保护源数据；S5使用训练后的WGAN-GP模型生成高可用的合成数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种具有差分隐私的条件WGAN-GP的数据隐私保护方法
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