論文の概要: Learning Differentially Private Probabilistic Models for Privacy-Preserving Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10662v1
• Date: Thu, 18 May 2023 02:51:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 17:21:46.917033
• Title: Learning Differentially Private Probabilistic Models for Privacy-Preserving Image Generation
• Title（参考訳）: プライバシー保護画像生成のための微分プライベート確率モデル学習
• Authors: Bochao Liu, Shiming Ge, Pengju Wang, Liansheng Zhuang and Tongliang Liu
• Abstract要約: 差分プライバシー保証付き高解像度画像を生成するために,差分プライベート確率モデルの学習を提案する。 我々のアプローチは、目立った視覚的品質とデータユーティリティで256x256までの画像を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.47979276739144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A number of deep models trained on high-quality and valuable images have been deployed in practical applications, which may pose a leakage risk of data privacy. Learning differentially private generative models can sidestep this challenge through indirect data access. However, such differentially private generative models learned by existing approaches can only generate images with a low-resolution of less than 128x128, hindering the widespread usage of generated images in downstream training. In this work, we propose learning differentially private probabilistic models (DPPM) to generate high-resolution images with differential privacy guarantee. In particular, we first train a model to fit the distribution of the training data and make it satisfy differential privacy by performing a randomized response mechanism during training process. Then we perform Hamiltonian dynamics sampling along with the differentially private movement direction predicted by the trained probabilistic model to obtain the privacy-preserving images. In this way, it is possible to apply these images to different downstream tasks while protecting private information. Notably, compared to other state-of-the-art differentially private generative approaches, our approach can generate images up to 256x256 with remarkable visual quality and data utility. Extensive experiments show the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: 高品質で貴重なイメージでトレーニングされた多くの深層モデルが実用的なアプリケーションにデプロイされているため、データのプライバシの漏洩リスクが発生する可能性がある。 微分的にプライベートな生成モデルを学ぶことは、間接データアクセスを通じてこの課題を回避できる。 しかし、既存の手法によって学習されたそのような微分プライベートな生成モデルは、128x128未満の低解像度の画像しか生成できないため、下流トレーニングにおいて生成された画像が広く使用されるのを妨げている。 本研究では、差分プライバシー保証付き高解像度画像を生成するために、差分プライベート確率モデル(DPPM)の学習を提案する。 特に,トレーニング中にランダム化された応答機構を実行して,トレーニングデータの分布に適合するようにモデルをトレーニングし,差分プライバシを満足させる。 次に,訓練された確率モデルによって予測される微分プライベート移動方向とともに,ハミルトニアンダイナミクスサンプリングを行い,プライバシー保存画像を得る。 このようにして、プライベート情報を保護しながら、異なる下流タスクにこれらの画像を適用することができる。 特に、他の最先端の微分プライベートな生成アプローチと比較して、我々のアプローチは、目立った視覚的品質とデータユーティリティを持つ256x256の画像を生成することができる。 広範な実験が我々のアプローチの有効性を示している。

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