[发明专利]一种深度学习差分隐私保护方法在审
| 申请号： | 202010572297.4 | 申请日： | 2020-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN111737743A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 陶陶;柏建树;郑啸;刘恒;王爱国 | 申请（专利权）人： | 安徽工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人： | 平静 |
| 地址： | 243000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习差分隐私保护方法，属于信息系统安全技术领域。本发明提出一个新型的深度学习差分隐私保护模型，并采用WGAN对经模型隐私保护处理的数据生成图像结果，从生成图像中选取最接近真实图像的结果，对比生成结果和原始图像的相似度并计算差值进行阈值比较，在相似度阈值限定条件下反馈调节模型梯度中的隐私参数，从而为差分隐私在深度学习等领域的应用提供了一定的推动作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 隐私 保护 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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