論文の概要: Privacy-Preserving Synthetic Smart Meters Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04475v1
• Date: Sun, 6 Dec 2020 16:11:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-21 13:51:45.342352
• Title: Privacy-Preserving Synthetic Smart Meters Data
• Title（参考訳）: プライバシー保護型スマートメータデータ
• Authors: Ganesh Del Grosso, Georg Pichler, Pablo Piantanida
• Abstract要約: 本稿では,原典を忠実に模倣する合成電力消費サンプルを生成する方法を提案する。 本手法はGAN(Generative Adversarial Networks)に基づく。 ニューラルネットワークのトレーニングセットのメンバーに提供されるプライバシー保証について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.29870358870313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Power consumption data is very useful as it allows to optimize power grids, detect anomalies and prevent failures, on top of being useful for diverse research purposes. However, the use of power consumption data raises significant privacy concerns, as this data usually belongs to clients of a power company. As a solution, we propose a method to generate synthetic power consumption samples that faithfully imitate the originals, but are detached from the clients and their identities. Our method is based on Generative Adversarial Networks (GANs). Our contribution is twofold. First, we focus on the quality of the generated data, which is not a trivial task as no standard evaluation methods are available. Then, we study the privacy guarantees provided to members of the training set of our neural network. As a minimum requirement for privacy, we demand our neural network to be robust to membership inference attacks, as these provide a gateway for further attacks in addition to presenting a privacy threat on their own. We find that there is a compromise to be made between the privacy and the performance provided by the algorithm.
• Abstract（参考訳）: 電力消費データは、電力グリッドを最適化し、異常を検出し、障害を防止できるため、様々な研究目的のために有用である。 しかし、電力消費データの使用は、通常このデータは電力会社のクライアントに属するため、重大なプライバシー上の懸念を生じさせる。 そこで,本研究では,オリジナルを忠実に模倣した合成消費電力サンプルを生成する手法を提案する。 本手法はGAN(Generative Adversarial Networks)に基づく。 私たちの貢献は2倍です。 まず、標準評価方法がないため、簡単な作業ではない生成データの品質に焦点を当てる。 次に、ニューラルネットワークのトレーニングセットのメンバーに提供されるプライバシー保証について検討する。 プライバシの最低限の要件として、私たちはニューラルネットワークに対して、メンバシップ推論攻撃に対して堅牢であることを要求しています。 プライバシとアルゴリズムが提供するパフォーマンスとの間には,妥協が必要なことが分かりました。

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