Private FL-GAN: Differential Privacy Synthetic Data Generation Based on Federated Learning

差别隐私 计算机科学 生成对抗网络 信息隐私 极限(数学) 数据建模 对抗制 李普希茨连续性 生成模型 计算机安全 生成语法 数据挖掘 深度学习 人工智能 数学 数据库 数学分析
作者
Bangzhou Xin,Wei Yang,Yangyang Geng,Sheng Chen,Shaowei Wang,Liusheng Huang
标识
DOI:10.1109/icassp40776.2020.9054559
摘要

Generative Adversarial Network (GAN) has already made a big splash in the field of generating realistic "fake" data. However, when data is distributed and data-holders are reluctant to share data for privacy reasons, GAN’s training is difficult. To address this issue, we propose private FL-GAN, a differential privacy generative adversarial network model based on federated learning. By strategically combining the Lipschitz limit with the differential privacy sensitivity, the model can generate high-quality synthetic data without sacrificing the privacy of the training data. We theoretically prove that private FL-GAN can provide strict privacy guarantee with differential privacy, and experimentally demonstrate our model can generate satisfactory data.
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