CN107368752A - 一种基于生成式对抗网络的深度差分隐私保护方法 - Google Patents

一种基于生成式对抗网络的深度差分隐私保护方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于生成式对抗网络反馈的深度差分隐私保护方法，用于解决深度学习模型应用中攻击者利用自编码等方法还原出训练集数据的问题，应用深度差分隐私保护方法实现训练数据集中用户隐私保护目的。本发明包括：依据输入训练数据集的潜在数据集规模，查询敏感度、攻击者最大攻击概率出隐私预算的上界；在深度网络参数优化计算中融合差分隐私思想添加噪声数据，基于差分隐私与高斯分布可组合特点，计算深度网络每一层的隐私预算，在随机梯度下降计算中添加高斯噪声使之总体隐私预算最小；利用生成式对抗网络生成攻击者可能得到的最优结果，通过对比攻击结果和原始数据间差别反馈调节深度差分隐私模型的参数，实现训练数据集可用性与隐私保护度的平衡。

Description

一种基于生成式对抗网络的深度差分隐私保护方法
技术领域
本发明涉及深度学习和隐私保护领域，具体涉及一种基于生成式对抗网络的深度差分隐私保护方法。
背景技术
近年来深度学习在目标检测和计算机视觉、自然语言处理、语音识别和语义分析等领域成效卓然，受到了越来越多研究者的关注。深度学习通过神经网络的分层处理，将低层特征组合形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示，其模型性能与训练数据集的规模和质量密切相关，而训练数据集中通常包含较多的敏感信息，训练数据集在很多领域有广泛应用，包括安防领域的人脸识别、色情图片检测以及金融企业数据分析等，该领域可以将训练好的模型公布供大家使用，但是数据集中涉及敏感信息而不希望被推断出来。目前攻击者通过一定的攻击手段可以还原出训练数据集，从而使得用户隐私信息泄露。如公安机关发布犯罪嫌疑人识别模型，其训练数据集包含全国人口图像信息，当攻击者使用某一攻击手段还原出训练数据集中的图像时使得个人敏感信息得到泄露，因此如何在不泄露个人敏感信息的前提下提升数据可用性，是当前深度学习应用面临的主要问题，将极大影响深度学习未来的发展与应用。
目前关于敏感信息保护问题研究前提主要基于攻击者对用户背景知识的掌握程度，在此条件下攻击者可以进行身份链接攻击、属性链接攻击、成员链接攻击等隐私攻击，因此相关学者提出了K-匿名、L-多样性以及相关的方法。该类方法通过泛化或抑制用户敏感属性并修改数据集中的原始信息的策略，从而达到保护用户隐私的目的，而深度学习模型主要通过提取并抽象训练数据集中的特征，并不改变数据集的原始信息，因此与传统方法融合时存在较大难度。差分隐私技术是2006年微软研究院提出的一种基于数据失真的隐私保护方法，该方法建立在坚实的数学基础之上，对隐私保护进行了严格的定义并提供了量化评估方法，使得不同参数处理下的数据集所提供的隐私保护水平具有可比较性。其基本思想是对原始数据、对原始数据的转换或者是对统计结果添加噪音来达到隐私保护效果。该保护方法可以确保在某一数据集中插入或者删除一条记录的操作不会影响任何计算的输出结果。另外，该保护模型不关心攻击者所具有的背景知识，即使攻击者已经掌握除某一条记录之外的所有记录的信息。所有有利于保护训练数据集，与敏感信息保护的根本宗旨高度契合。
针对上述问题，本发明在无需考虑攻击者所拥有的任何可能的背景知识的情况下，首先依据训练数据集的潜在数据集规模，查询敏感度、攻击者最大攻击概率计算隐私预算的上界；然后在深度网络参数优化计算中融合差分隐私思想添加噪声数据，基于差分隐私与高斯分布可组合特点，计算深度网络每一层的隐私预算，在随机梯度下降计算中添加高斯噪音使之总体隐私预算最小；最后利用生成式对抗网络生成攻击者可能得到的最优结果，通过对比攻击结果和原始数据间差别反馈调节深度差分隐私模型参数，实现训练数据集可用性与隐私保护度的平衡。但根据现有的了解，还没有任何机构或组织将深度差分隐私模型与生成式对抗网络进行结合。
发明内容
本发明技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种基于生成式对抗网络的深度差分隐私保护方法，以采用差分隐私技术来解决深度模型训练和应用过程中泄露用户敏感信息的问题。
本发明技术解决方案：一种基于生成式对抗网络反馈的深度差分隐私保护方法，用于解决深度学习模型应用中攻击者利用自编码等方法还原出训练集数据的问题，应用深度差分隐私保护方法实现训练数据集的隐私保护目的。本发明包括：依据输入训练数据集的潜在数据集规模，查询敏感度、攻击者最大攻击概率计算出隐私预算的上界；在深度网络参数优化计算中融合差分隐私思想添加噪声数据，基于差分隐私与高斯分布可组合特点，计算深度网络每一层的隐私预算，在随机梯度下降计算中添加高斯噪声使之总体隐私预算最小；利用生成式对抗网络生成攻击者可能得到的最优结果，通过对比攻击结果和原始数据间差别反馈调节深度差分隐私模型参数，实现训练数据集可用性与隐私保护度的平衡。
具体步骤如下：
(1)依据输入训练数据集的潜在数据集规模，查询敏感度、攻击者最大攻击概率计算隐私预算的上界；
(2)本步骤主要是依据深度差分隐私模型训练输入数据集，其具体过程为：在深度网络参数优化计算中融合差分隐私思想添加噪声数据，根据步骤(1)设置隐私预算上界，在此条件下随机选取隐私预算，然后基于差分隐私与高斯分布组合特点，在随机梯度下降中计算深度网络每一层的实际隐私预算，并据此添加高斯噪声使总体隐私预算最小；
(3)利用步骤(2)中深度差分隐私模型进行深度网络模型训练，并提取训练过程中隐私保护后生成数据的数据特征信息；将随机噪声数据输入到生成式对抗网络中，以隐私保护后生成数据特征信息为参考，调节输入的随机噪声数据使生成器生成的模拟数据尽可能近似隐私保护后生成数据特征分布，并对生成的模拟数据进行分类得到分类准确率；
(4)将原始数据集输入到生成式对抗网络中，生成近似隐私保护前数据特征分布的模拟数据，与步骤(3)中得到的隐私保护后生成数据进行分类准确率对比，设置准确率误差阈值，确保步骤(3)分类准确率对与步骤(4)的分类准确率的差值在预先设定阈值范围内，否则重复步骤(2)调整隐私预算参数，重新训练深度差分隐私模型直至满足预先设定阈值条件为止。
所述步骤1中，计算隐私预算的上界的方式如下：
其中ε为隐私预算，n为输入数据集的潜在数据集规模，潜在数据集规模是指，假设输入数据集为D，该数据集的近邻数据集D'可能的取值方法为n，其中D与D'仅相差一条数据；△q为针对数据集D和D'的查询函数q的敏感度，△v为查询函数q在相邻数据集上最大差异值，ρ为攻击者得出攻击对象在或者不在结果集中的概率。
在步骤(2)中，计算深度网络每一层的隐私预算，在随机梯度下降计算中添加高斯噪音使深度差分隐私模型中总体隐私预算最小，根据差分隐私与高斯分布组合特点，总体隐私预算值由深度网络每层预算值累加而成，深度网络每层噪声添加方式如下：
其中xi为输入值，σ为噪声规模，C为梯度阈值，为根据梯度阈值剪枝后的梯度值，S为训练batch数据的大小，N(0,σ2C2)为均值是0、方差是σC的高斯分布的噪声。
在步骤(3)和步骤(4)中，所述生成式对抗网络由生成器G和判别器D构成，在整个训练过程中G和D为“博弈”双方，生成器G捕捉样本数据的分布，判别器D是一个二分类器，用于判断输入的结果是来自于训练数据的概率；G和D均为非线性映射函数，是多层感知机或卷积神经网络；在训练过程中，生成器G的目标是尽量生成与原始数据接近的结果去欺骗判别器D；而D的目标是尽量把G生成的结果和真实数据区分开来，G和D形成了一个动态的“博弈过程”，G和D之间的关系定义为：
GAN的优化问题是一个极小-极大化问题,GAN的目标函数为其中x为真实数据，z为随机变量，pdata(x)真实数据服从的分布，pz(z)为随机变量服从的分布，G(z)则为由G生成的尽量服从真实数据分布pdata(x)的样本，E(·)表示计算期望值。
在步骤(4)中，利用生成式对抗网络中生成器生成攻击者可能得到的最优结果，并从中选出最接近真实数据集的攻击结果，通过比较隐私保护后生成数据分类准确率和隐私保护前生成数据分类准确率，若相似度超过设定阈值，则重新对深度差分隐私模型进行参数调优，直到满足条件为止。
本发明与现有技术相比的优点在于：
(1)相比现有技术，本发明给出了差分隐私中隐私预算的上界的计算式，缩减了该参数随机选取时的选择范围，加快了深度差分隐私保护模型训练速度，进而优化了模型隐私保护度选择的准确性。
(2)相比现有技术，本发明利用生成式对抗网络对深度差分隐私模型进行反馈以及评价，提前评估了攻击者反推原始数据集的可能性，同时对隐私保护效果进行了定量评价，实现训练数据集可用性与隐私保护度的平衡，避免用户敏感信息的泄露，提高了安全性和可靠性。
附图说明
图1为本发明方法的实现流程图；
图2为本发明中深度差分隐私保护模型；
图3是根据本发明使用的生成式对抗网络过程的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行描述。其中附图1描述了基于生成式对抗网络的深度差分隐私保护方法处理过程。
如图1所示，本发明具体的实现步骤：
(1)依据输入数据集的规模，查询敏感度、攻击者得出的概率计算出隐私预算的上界，隐私预算上界的计算方式：
其中ε为隐私预算，n为输入数据集的潜在数据集(潜在数据集是指，假设输入数据集为D，该数据集的近邻数据集D'可能的取值方法为n，其中D与D'仅相差一条数据)，△q为针对数据集D和D'的查询函数q的敏感度，△v为查询函数q在相邻数据集上最大差异值，ρ为攻击者得出攻击对象在或者不在结果集中的概率。
(2)利用深度差分隐私模型训练数据，深度网络参数优化计算中融合差分隐私思想添加噪声数据，基于差分隐私与高斯分布可组合特点，计算深度网络每一层的隐私预算，在随机梯度下降计算中添加高斯噪音使之总体隐私预算最小，其算法实现过程为：采用随机梯度下降算法随机选取小量训练输入样本，计算每一个样本的梯度值其次判断gt(xi)是否满足阈值C，若不满足则调整gt(xi)使其在梯度阈值C范围内得到新的梯度值然后在梯度值中添加高斯噪声最后将添加噪音梯度朝相反方向变化，进行下一次的计算，其流程图如图2所示。其中，L(·)为损失函数，θt为损失函数的参数，gt(xi)为依据输入值xi计算的梯度值，C为梯度阈值，为根据梯度阈值剪枝后的梯度值，σ为噪声规模，S为训练batch数据的大小。
(3)生成式对抗网络在整个训练过程中G和D为“博弈”双方，生成器G捕捉样本数据的分布，判别器是一个二分类器，用于判断输入的结果是来自于训练数据还是生成数据。G和D一般均为非线性映射函数，可以是多层感知机、卷积神经网络等，具体如图3所示。在训练过程中，生成器G的目标就是尽量生成与原始数据接近的结果去欺骗判别器D；而D的目标就是尽量把G生成的结果和真实数据区分开来。这样，G和D形成了一个动态的“博弈过程”，G和D之间的关系可以定义为：
其中x为真实数据，z为随机变量，pdata(x)真实数据服从的分布，pz(z)为随机变量服从的分布，G(z)则为由G生成的尽量服从真实数据分布pdata(x)的样本，E(·)表示计算期望值。
本发明中判别器的输入来源：一是隐私保护前的数据或隐私保护后的数据，二是生成器生成数据，判别器的损失函数d_loss由d_loss_fake和d_loss_real组成，其中d_loss_real是深度差分隐私算法处理后的数据集输入到判别器中的结果和预期的为1的结果之间的交叉熵，d_loss_fake是生成器生成的数据输入到判别器中的结果和预期为0的结果之间的交叉熵，如果判别器的输入来自真实数据,标注为1.如果输入样本为G(z),标注为0。这里D的目标是实现对数据来源的二分类判别:真(来源于真实数据x的分布)或者伪(来源于生成器的伪数据G(z))，而G的目标是使自己生成的伪数据G(z)在D上的表现D(G(z))和真实数据x在D上的表现D(x)一致,这两个相互对抗并迭代优化的过程使得D和G的性能不断提升，当生成器与判别器达到平衡时训练结束。利用深度差分隐私模型训练数据，提取训练过程中数据特征，同时将随机噪声数据输入到生成式对抗网络中，调节参数使得生成器生成尽可能的近似隐私保护后的数据特征分布的模拟数据进行分类。
(4)将原始数据集输入到生成式对抗网络中，生成尽可能的近似隐私保护前的数据特征分布的模拟数据进行分类，利用生成式对抗网络中生成器生成攻击者可能得到的最优结果，并从中选出最接近真实数据集的攻击结果，对生成器中的数据进行分类得到分类准确率与保护后生成数据分类准确率进行对比，确保差值在设定阈值内则达到需求，否则调整深度差分隐私的参数继续训练。
提供以上实施例仅仅是为了描述本发明的目的，而并非要限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求限定。不脱离本发明的精神和原理而做出的各种等同替换和修改，均应涵盖在本发明的范围之内。

Claims (5)

1.一种基于生成式对抗网络反馈的深度差分隐私保护方法，其特征在于所述包括以下步骤：
(1)依据输入训练数据集的潜在数据集规模，查询敏感度、攻击者最大攻击概率计算隐私预算的上界；
(2)依据深度差分隐私模型训练输入数据集，具体过程为：在深度网络参数优化计算中融合差分隐私思想添加噪声数据，根据步骤(1)设置隐私预算上界，在此条件下随机选取隐私预算，然后基于差分隐私与高斯分布组合特点，在随机梯度下降中计算深度网络每一层的实际隐私预算，并据此添加高斯噪声使总体隐私预算最小；
(3)利用步骤(2)中深度差分隐私模型进行深度网络模型训练，并提取训练过程中隐私保护后生成数据的数据特征信息；将随机噪声数据输入到生成式对抗网络中，以隐私保护后生成数据特征信息为参考，调节输入的随机噪声数据使生成器生成的模拟数据尽可能近似隐私保护后生成数据特征分布，并对生成的模拟数据进行分类得到分类准确率；
(4)将原始数据集输入到生成式对抗网络中，生成近似隐私保护前数据特征分布的模拟数据，与步骤(3)中得到的隐私保护后生成数据进行分类准确率对比，设置准确率误差阈值，确保步骤(3)分类准确率对与步骤(4)的分类准确率的差值在预先设定阈值范围内，否则重复步骤(2)调整隐私预算参数，重新训练深度差分隐私模型直至满足预先设定阈值条件为止。
2.根据权利要求1所述的基于生成式对抗网络的深度差分隐私保护方法，其特征在于：所述步骤1中，计算隐私预算的上界的方式如下：
<mrow> <mi>&amp;epsiv;</mi> <mo>&amp;le;</mo> <mfrac> <mrow> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>q</mi> </mrow> <mrow> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>v</mi> </mrow> </mfrac> <mi>l</mi> <mi>n</mi> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mfrac> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> <mi>&amp;rho;</mi> </mrow> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>&amp;rho;</mi> </mrow> </mfrac> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow>
其中ε为隐私预算，n为输入数据集的潜在数据集规模，潜在数据集规模是指，假设输入数据集为D，该数据集的近邻数据集D'可能的取值方法为n，其中D与D'仅相差一条数据；△q为针对数据集D和D'的查询函数q的敏感度，△v为查询函数q在相邻数据集上最大差异值，ρ为攻击者得出攻击对象在或者不在结果集中的概率。
3.根据权利要求1所述的基于生成式对抗网络的深度差分隐私保护方法，其特征在于：在步骤(2)中，计算深度网络每一层的隐私预算，在随机梯度下降计算中添加高斯噪音使深度差分隐私模型中总体隐私预算最小，根据差分隐私与高斯分布组合特点，总体隐私预算值由深度网络每层预算值累加而成，深度网络每层噪声添加方式如下：
<mrow> <msub> <mover> <mi>g</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mi>t</mi> </msub> <mo>&amp;LeftArrow;</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>S</mi> </mfrac> <msub> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mover> <mi>g</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mi>t</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>N</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <msup> <mi>&amp;sigma;</mi> <mn>2</mn> </msup> <msup> <mi>C</mi> <mn>2</mn> </msup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中xi为输入值，σ为噪声规模，C为梯度阈值，为根据梯度阈值剪枝后的梯度值，S为训练batch数据的大小，N(0,σ2C2)为均值是0、方差是σC的高斯分布的噪声。
4.根据权利要求1所述的基于生成式对抗网络的深度差分隐私保护方法，其特征在于：在步骤(3)和步骤(4)中，所述生成式对抗网络由生成器G和判别器D构成，在整个训练过程中G和D为“博弈”双方，生成器G捕捉样本数据的分布，判别器D是一个二分类器，用于判断输入的结果是来自于训练数据的概率；G和D均为非线性映射函数，是多层感知机或卷积神经网络；在训练过程中，生成器G的目标是尽量生成与原始数据接近的结果去欺骗判别器D；而D的目标是尽量把G生成的结果和真实数据区分开来，G和D形成了一个动态的“博弈过程”，G和D之间的关系定义为：
<mrow> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> <mi>G</mi> </munder> <munder> <mi>max</mi> <mi>D</mi> </munder> <mi>V</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>D</mi> <mo>,</mo> <mi>G</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>E</mi> <mrow> <msup> <mi>x</mi> <mo>~</mo> </msup> <msub> <mi>p</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>a</mi> <mi>t</mi> <mi>a</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msub> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mi>log</mi> <mi> </mi> <mi>D</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>+</mo> <msub> <mi>E</mi> <mrow> <msup> <mi>z</mi> <mo>~</mo> </msup> <msub> <mi>p</mi> <mi>z</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>z</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msub> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mi>l</mi> <mi>o</mi> <mi>g</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>D</mi> <mo>(</mo> <mrow> <mi>G</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>z</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow>
GAN的优化问题是一个极小-极大化问题,GAN的目标函数为其中x为真实数据，z为随机变量，pdata(x)真实数据服从的分布，pz(z)为随机变量服从的分布，G(z)则为由G生成的尽可能服从真实数据分布pdata(x)的样本，E(·)表示计算期望值。
5.根据权利要求1所述的基于生成式对抗网络的深度差分隐私保护方法，其特征在于：在步骤(4)中，利用生成式对抗网络中生成器生成攻击者可能得到的最优结果，并从中选出最接近真实数据集的攻击结果，通过比较隐私保护后生成数据分类准确率和隐私保护前生成数据分类准确率，若相似度超过设定阈值，则重新对深度差分隐私模型进行参数调优，直到满足条件为止。
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