该研究提出了一种名为 table-GAN 的方法，使用生成对抗网络（GANs）合成伪造表格，用于保证数据匿名性和模型兼容性。实验证明，该方法在隐私和模型兼容性之间取得平衡，同时解决了数据泄露问题。

Jun, 2018

本文提出了一种隐私保护的数据发布框架，该框架基于差分隐私，可以适应不同类型的数据，使用深度学习和生成模型来生成数据，具有良好的效率和实用性，并在法国公共管理和经典基准数据集上进行了验证。

Jan, 2019

本文通过在学习过程中添加特别设计的梯度噪声来实现差分隐私的生成对抗网络（DPGAN），以解决 GAN 在应用于私人或敏感数据时可能泄露关键信息的问题，并提供隐私保障的严格证明和全面的实证证据。

Feb, 2018

提出一种从原始数据集生成安全合成数据集的方法，基于预训练的深度神经网络（DNN）的批量归一化（BN）层统计信息和随机噪声进行优化来匹配原始数据的层次统计分布。该方法可以用于从头开始训练神经网络来产生合理的分类性能。

Oct, 2022

本文介绍了一种数据驱动的框架 —— 生成对抗隐私（GAP），可以让数据持有者直接从数据中学习隐私保护机制，并提供了适当选择对抗损失函数时的隐私保证。

Jul, 2018

本文提出了一种基于局部差分隐私的生成对抗网络训练方法，通过熵正则化 Wasserstein 距离的组合使用来降噪数据分布，有效地缓解了正则化偏差和隐私噪声效应。

Jun, 2023

优化生成模型的质量和隐私之间的平衡，通过引入关注机制学习可逆的表格表示和差分隐私扩散模型来合成高质量的表格数据。

Aug, 2023

本篇论文提出了一种基于不同 ially private 框架和卷积自编码器以及卷积生成对抗网络生成合成数据的方法，以应对使用医疗记录数据所面临的隐私困难，该方法能够捕捉到原始数据中存在的时间信息和特征相关性，并在有监督和无监督情况下使用公开可用的标准医疗数据集，优于现有的同类方法。

Dec, 2020

该研究提出了一种基于条件生成对抗网络的新型体系结构，可以在保留原始数据分布的同时自动地对图像中的人脸进行匿名处理，以隐私安全信息为基础生成图像实现了对图像中所有人脸的完全匿名化，并且引入了包括非传统姿势、遮挡脸部和背景变化巨大的人脸数据集。最后，该模型在保护图像隐私的同时也适合于进一步用于深度学习模型的训练。该模型是保证人脸匿名化的同时生成逼真图像的首个解决方案。

Sep, 2019

利用不同隐私保护方法在深度神经网络上进行私密训练，以实现维度较高的数据生成，并提出统一的方法以提供系统性的派生方法，满足不同用例的需求，探讨不同方法之间的优势、限制和内在相关性以启发未来研究，并提出前进的潜在途径以推动隐私保护学习领域的发展。

Sep, 2023