Jan, 2020

DP-CGAN：差分隐私合成数据和标签生成

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TL;DR通过引入一种新的剪辑和扰动策略，基于 Renyi 差分隐私监管机制，提出了一种差分隐私条件生成式对抗网络（DP-CGAN）训练框架，用于在保持培训数据隐私的同时提高模型性能，实验结果表明 DP-CGAN 可以通过单一的差分隐私 epsilon 参数在 MNIST 数据集上生成视觉和实验上有前途的结果。
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发现论文，激发创造
  • 差分隐私生成对抗网络

    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

  • 使用差分隐私条件生成对抗网络改善在生成不平衡数据中的相关性捕捉

    本文提出了 DP-CGANS，一个不同 ially private conditional GAN 框架，旨在生成逼真且保护隐私的表格数据，其通过数据变换、采样、条件和网络训练进行操作，特别考虑到变量依赖性等挑战，并在多个数据集上展示了模型优越性。

    Jun, 2022

  • PATE-TripleGAN：采用高斯差分隐私的隐私保护图像合成

    通过引入分类器对未标记数据进行预分类并建立三方极小极大博弈，减少对标记数据的依赖性，PATE-TripleGAN 隐私保护训练框架结合 PATE 和 DPSGD 算法，使模型更有效地保留梯度信息，确保隐私保护，并提高模型的效用。

    Apr, 2024

  • 使用卷积 GAN 产生差分隐私的合成医疗数据

    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

  • 生成合成室内位置数据的差分隐私生成对抗网络

    使用差分隐私生成对抗网络的室内定位框架，为保护隐私同时保持定位系统的准确性提供解决方案。

    Apr, 2024

  • 从私有化数据中训练生成模型

    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

  • 差分隐私数据生成模型

    提出了一种基于差分隐私的自编码生成模型和变分自编码生成模型，这些模型可以有效地保护深度学习的隐私，并且经过评估具有较强的鲁棒性。

    Dec, 2018

  • 利用大型语言模型生成私有合成文本

    本文研究了使用敏感数据集生成新的差分隐私数据集作为替代方法，通过使用预先训练好的生成式语言模型并在敏感数据上进行私有调优，然后利用该模型可以产生差分隐私合成数据集，同时展示了训练目标及少调参数可提高合成数据的质量并与直接使用差分隐私训练下游分类器性能竞争力几乎相同，还可用于调整同一模型等级的分类器。

    Jun, 2023

  • 通过深度生成模型实现的差分隐私发布（技术报告）

    本文提出了一个名为 dp-GAN 的数据发布框架，采用差分隐私的方式对原始数据进行训练，从而可以生成任意数量的合成数据来进行各种分析任务，该框架具有理论上的隐私保证，保留了所发布模型的可接受效用，并且采用多重优化策略实现了实用的训练可扩展性和稳定性。

    Jan, 2018

  • 保护和扩展 —— 使用 GAN 生成时间序列医疗记录的合成数据

    通过比较各种使用生成对抗网络的合成数据生成模型，研究证明了隐私保护生成对抗网络（PPGAN）模型在保护隐私的同时保持了可接受的生成数据质量，为将来医疗应用提供更好的数据保护。

    Feb, 2024