論文の概要: DPGOMI: Differentially Private Data Publishing with Gaussian Optimized Model Inversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04528v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 18:46:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 18:01:20.757953
• Title: DPGOMI: Differentially Private Data Publishing with Gaussian Optimized Model Inversion
• Title（参考訳）: DPGOMI:ガウス最適化モデルインバージョンを用いた微分プライベートデータパブリッシング
• Authors: Dongjie Chen, Sen-ching S. Cheung, Chen-Nee Chuah
• Abstract要約: 本稿では,ガウス最適化モデルインバージョン(DPGOMI)を用いた微分プライベートデータパブリッシングを提案し,この問題に対処する。 提案手法では, パブリックジェネレータを用いてプライベートデータを潜時空間にマッピングし, コンバージェンス特性が向上した低次元DP-GANを用いる。 以上の結果から,DPGOMIは,インセプションスコア,Freche't Inception Distance,分類性能において,標準DP-GAN法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.204115285718437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-dimensional data are widely used in the era of deep learning with numerous applications. However, certain data which has sensitive information are not allowed to be shared without privacy protection. In this paper, we propose a novel differentially private data releasing method called Differentially Private Data Publishing with Gaussian Optimized Model Inversion (DPGOMI) to address this issue. Our approach involves mapping private data to the latent space using a public generator, followed by a lower-dimensional DP-GAN with better convergence properties. We evaluate the performance of DPGOMI on standard datasets CIFAR10 and SVHN. Our results show that DPGOMI outperforms the standard DP-GAN method in terms of Inception Score, Fr\'echet Inception Distance, and classification performance, while providing the same level of privacy. Our proposed approach offers a promising solution for protecting sensitive data in GAN training while maintaining high-quality results.
• Abstract（参考訳）: 高次元データは、多くの応用を伴うディープラーニングの時代に広く使われている。 しかし、機密情報を持つ特定のデータは、プライバシー保護なしでは共有できない。 本稿では,ガウス最適化モデルインバージョン(DPGOMI)を用いた微分プライベートデータパブリッシング手法を提案する。 提案手法では, パブリックジェネレータを用いてプライベートデータを潜時空間にマッピングし, コンバージェンス特性が向上した低次元DP-GANを用いる。 標準データセットCIFAR10とSVHNにおけるDPGOMIの性能を評価する。 以上の結果から,DPGOMIは標準のDP-GAN法よりも,インセプションスコア,Fr'echet Inception Distance,分類性能に優れ,プライバシーレベルは同じであることがわかった。 提案手法は,高品質な結果を維持しつつ,ganトレーニングにおいて機密データを保護するための有望なソリューションを提供する。

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