P3GM: 通过隐私保护分步生成模型发布私有高维数据
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
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
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
本文提出一种学习差分隐私概率模型(DPPM),用于生成具有差分隐私保证的高分辨率图像,通过训练模型以适合训练数据的分布并在过程中执行随机响应机制,然后进行哈密顿动力学采样以及由训练概率模型预测的差分隐私运动方向,以获得保护隐私信息的图像,相比其他最先进的差分隐私生成方法,我们的方法可以生成高达 256x256 具有显着视觉质量和数据实用性的图像,大量实验表明我们的方法的有效性。
May, 2023
本研究旨在提供一个全面的流派统一的方案折衷了 PPDS 领域中的两种主要方法:统计方法和基于深度学习的方法,在提供了完整的参考表格和关键点摘要以及确定了实际应用中指导方法选择的准则之后,为 DLM 方法在私密图像合成方面提供了基准测试,并鉴别出 DP-MERF 是一种全能方法。
Jul, 2023
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
合成数据和生成模型在隐私保护的数据共享解决方案中迅速崛起,并通过在表格综合机上实施全面的实证分析,突出了五种最先进表格综合机的实用 - 隐私权衡,提出了一个新的差分隐私表格潜在扩散模型,称为 DP-TLDM,能够在保持可比较的隐私风险水平的同时,显著提高合成数据的实用性。
Mar, 2024