针对攻击者利用生成式对抗网络技术(GAN)还原出训练集中的数据,泄露用户隐私信息的问题,提出了一种差分隐私保护梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)的方法。该方法在深度学习训练过程中对梯度添加精确计算后的高斯噪声,并使用梯度惩罚进行梯度修正,实现差分隐私保护。利用梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络与原始数据相似的数据。实验结果表明,在保证数据可用性的前提下,该方法可以有效保护数据的隐私信息,且生成数据具有较好的质量。
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