基于DCGAN反馈的深度差分隐私保护方法

为了防止攻击者在深度学习模型应用过程中利用生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)等技术还原出训练集中的数据,保护训练数据集中用户的敏感信息,提出一个基于深度卷积生成式对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)反馈的深度差分隐私保护方法.该方法在深度网络参数优化计算时结合差分隐私理论添加噪声数据,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(stochastic gradient descent,SGD)计算中添加高斯噪声使之总体隐私预算最小;利用DCGAN生成数据选取可能得到的最优结果,通过对比攻击结果和原始数据之间的差别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.实验结果表明,该方法针对训练数据集中的敏感信息具有较高的隐私保护能力.     

差分隐私下的权重社交网络隐私保护

由于权重社交网络的复杂性和噪声随机性,传统的隐私保护方法无法兼顾社交网络中的隐私和效用需求.针对此问题,融合直方图统计和非交互式差分隐私查询模型,提出社交网络边权重直方图统计发布方法.该方法将边权重统计直方图作为查询结果,并设计低敏感度的边权重拉普拉斯噪声随机扰动算法,实现社交关系的差分隐私保护.为减少噪声量,引入社区...     

基于生成对抗网络的对抗样本集成防御

针对现有对抗样本防御方法防御能力不足、时间消耗过高等问题,参考生成对抗网络与集成学习在对抗样本研究中的优势,本文提出一种基于生成对抗网络的对抗样本集成防御方法.该方法使用生成对抗网络训练多个能够消除对抗样本表面对抗扰动的生成器,使用集成学习方法将多个生成器进行集成作为最终的防御.该方法的生成对抗网络由生成器和判别器组成...     

基于生成对抗网络的对抗防御系统

针对不断更新的对抗攻击,提出一个基于生成对抗网络的防御系统.系统利用生成对抗网络不断生成新的对抗样本,反复训练模型以增强其鲁棒性.具体过程为将预先训练的卷积神经网络和外部GAN(conditional GAN:Pix2Pix)相结合,自动流水线式地推断对抗样本和干净样本之间的转换关系,并合成新的对抗样本.根据分辨得到的...     

基于生成对抗网络的OFDM信号生成

提出了一种基于图样-星座双判别器生成对抗网络（Pattern-Constellation dual GAN）的正交频分复用(OFDM)信号生成方案。首先,使用快速傅里叶变换（FFT）对时域OFDM信号进行预处理,得到的频域符号向量被拼接为二维数据矩阵,用于GAN的训练和测试。为保证生成的信号具有协议要求的子载波结构和调制方式,设计了双判别器GAN：生成器生成时频二维图样以欺骗两个判别器,而两个判别器分别从子载波结构和调制符号的星座密度两个方面区分生成的图样和真实图样。最后,以Wi-Fi 802.11a协议为例验证了该方案的有效性。     

基于注意力机制的生成对抗网络古诗插图生成方法

古诗插图自动生成是非常具有挑战性的任务。提出了一种新的方法,通过使用注意力机制的生成对抗网络,输入古诗文字和草绘图,经由网络输出古诗插图。该模型在利用编码与解码的图片生成结构的同时,结合注意力机制,将图像色彩及轮廓特征进行了提取,生成器中加入了残差网络模块,增加了网络深度,同时提高了网络模型的效果,最终生成图像质量更高的古诗插图。实验结果表明,所提方法相较于对比方法,在图像质量和色彩渲染方面均有优势,输入的古诗和草图经过网络模型,生成了较为符合古诗意境的插图。     

基于局部差分隐私的电动汽车充电位置隐私汇聚

电动汽车频繁接入充电桩充电而产生的位置数据对优化充电桩布置、指导电力调度具有重要意义。然而充电位置数据对于汽车用户来说属于隐私信息。为防止汽车用户的隐私泄露,亟需探索研究隐私汇聚充电位置数据的方法。采用局部差分隐私技术保护电动汽车充电位置数据,通过引入贝叶斯随机多伪隐私算法设计一种基于分区的隐私保护充电位置数据汇聚方法。该方法利用贝叶斯随机多伪隐私算法设计了一个用于本地化扰动充电位置数据的局部混淆算法,然后,结合随机多伪算法的重构算法设计了满足稀疏、样本量小等特点的充电位置数据的隐私汇聚方法。同时,在保证隐私保护水平的前提下,通过对位置域进行划分以缩小隐私位置域,进一步提高汇聚结果的可用性。对所设计方法的隐私性进行分析。最后,在正态分布、均匀分布、峰值分布和随机分布4种不同的合成数据集以及公开的Gowalla数据集上进行验证。实验结果表明：在相同隐私水平的条件下,所设计的方法在可用性方面优于基于随机映射矩阵的隐私汇聚方法。     

基于循环编码生成对抗网络的小样本辨识方法

针对在特殊领域中小样本数据难以通过训练被分类管理的问题,提出一种基于循环编码生成对抗网络的小样本辨识方法.首先,对小样本进行混叠循环编码,建构包含小样本深层信息的隐向量;然后,搭建一种循环生成对抗网络模型,对小样本生成扩充并通过极限学习机网络进行训练辨识;最后,结合算例,与传统生成对抗网络、深度信念网络及合成少数类过采...     

基于生成对抗网络的电网信息隐藏方法

针对传统信息隐藏算法存在译码精确度及安全性均较低的问题,在生成对抗网络的基础上,提出了适用于电力信息网络的信息隐写模型。利用基于SE-ResNet块的编码器和解码器来增强模型全局特征的自动选择能力。通过判别器、编码器与译码器的高强度对抗训练,在保持图像布局的基础上,提高了信息隐写模型的安全性能。仿真结果表明,与其他信息隐写算法相比,基于生成对抗网络的信息隐写模型具有更高的译码精确度与安全性,且时间消耗更少。     

基于生成对抗网络的偏转人脸转正

为了提高偏转人脸转正的效果,借鉴双通道生成对抗网络（TP-GAN）双通道生成的思想,将原始网络中的深度卷积生成对抗网络（DCGAN）替换成边界均衡生成对抗网络（BEGAN）. 在传统两者对抗的网络结构中加入判别人脸身份的分类器,形成三者对抗的网络结构. 经实验对比可知,与在生成器损失函数中添加约束相比,结构上加入分类器对人脸身份一致性的保持更加有效. TP-GAN存在训练复杂、模式崩溃等难题,使用BEGAN的网络结构,可以避免这些问题,提高训练效率. 在Multi-PIE数据集及LFW上的实验结果表明,利用提出的方法能够高效地生成高质量的正面人脸图片,且保留人脸的身份特征.     

基于上下文生成对抗网络的时间序列异常检测方法

时间序列的异常检测是网络服务保障、数据安全检测、系统监控分析等应用中所依赖的一项关键技术。为解决在实际场景的时间序列异常检测中由于时间序列上下文的模糊性、数据分布的复杂性以及异常检测模型的不确定性所带来的异常检测结果的有效性、合理性、稳定性等不足的问题,本文提出了一种新的基于上下文生成对抗网络的时间序列异常检测方法AdcGAN。首先,通过处理历史数据,提取用于生成时序数据的条件上下文;然后,采用条件生成对抗网络的设计策略,使用条件上下文,构建上下文生成对抗网络,实现对任意时刻数据的条件分布预测,同时AdcGAN采用Dropout近似模型不确定性,使用概率分布代替点估计作为预测结果;接着,从观测的差异(用期望偏差表示)和模型的不确定性(用预测方差表示)两个方面来衡量异常;最后,提出基于数据统计信息的异常阈值自动设置方法,减少手动调节的参数量。实验结果表明,与同类基准算法进行对比,在NAB数据集中的47个真实时序数据上,本文提出的AdcGAN可以有效地检测出时序数据中的异常,在大多数评价指标上都优于其他基准方法,并且具有更好的稳定性。     

浅议WEB2.0时代个人网络隐私的保护

网络web2.0时代的兴起以及信息采集手段的多样化,个人网络隐私的保护问题受到了人们的普遍关注。对网络隐私的涵义、网络隐私的保护现状以及侵权类型进行了归纳和总结。针对互联网web2.0时代个人网络隐私的特点,从技术和道德伦理自我约束的视角对个人网络隐私的保护进行了探讨。     

生成对抗网络用于视频去模糊

针对因拍摄设备抖动或目标运动而产生的视频模糊问题,提出了一种基于生成对抗网络和马尔可夫判别网络的新的视频去模糊方法。文中将基于像素空间的损失函数与基于特征空间的损失函数相结合,并依据马尔可夫判别网络设计了一种新的判别网络,促进了网络对图像纹理细节的学习,使得生成的清晰图像质量得到了显著提升。将文中方法与同类方法分别在测试集和真实数据上进行了定性定量的比较,实验结果表明,经文中方法去模糊后的图像具有更高的峰值信噪比和更丰富的细节信息。     

基于生成对抗网络的低光照图像增强算法

传统的基于深度学习的方法在低照度图像增强中已经有比较好的发挥,但是这些方法通常需要成对的数据集进行训练,而相对应的数据集正是目前难以收集的。目前的增强方法在真实的低照度图像增强中也会产生增强效果不完美和出现图像噪声等问题。针对这些问题,设计了无监督生成对抗网络,使其可以不用配对训练数据集进行训练,并且把网络分解为注意力机制网络和增强网络2个子网络。通过注意力机制网络把低照度图像中的低光区域和亮光区域区分开,并使用残差增强网络结合全局局部判别器,对图像进行增强。实验结果表明,本文的方法在低光照图像增强方面优于Enlighten-GAN、Cycle-GAN等方法。     

支持数据实用性和容错的差分隐私保护方案

针对智能电网环境下个体数据的差分隐私与聚合数据实用性的均衡问题,提出基于近似耗电分组的差分隐私算法,通过降低组内耗电值的最大敏感度,降低整体差分隐私噪音,提高聚合数据对于供电方的实用性;针对内部节点攻击个体电表数据的问题,通过构建分布式加密聚合平台,抵御包括控制中心在内的内部节点对个体细粒度数据的攻击;解决由于故障电表的存在所导致的分布式聚合方案不能正确解密同态加密聚合值以及非故障电表添加的噪音值不能满足整体差分噪音量需求这2个问题. 实验证明所提出的基于近似耗电分组的算法与预估故障率设定差分噪音的方法的结合,相比其他相近方案,在提高聚合数据实用性方面有明显提升,同时分布式加密聚合平台为抵御内部节点攻击以及支持加密容错和差分容错提供了轻量级保证.     

基于生成对抗网络的文本两阶段生成高质量图像方法

为了解决传统文本生成图像方法生成图像质量差和文本描述与生成图像不一致问题,以多种损失函数为约束,提出深度融合注意力的生成对抗网络方法（DFA-GAN）.采用两阶段图像生成,以单级生成对抗网络（GAN）为主干,将第一阶段生成的初始模糊图像输入第二阶段,对初始图像进行高质量再生成,以提升图像的生成质量.在图像生成的第一阶段,设计视觉文本融合模块,深度融合文本特征与图像特征,将文本信息充分融合在不同尺度的图像采样过程中.在图像生成的第二阶段,为了充分融合图像特征与文本描述词特征,提出以改进后的Vision Transformer为编码器的图像生成器.定量与定性实验结果表明,对比其他主流模型,所提方法提高了生成图像的质量,与文本描述更加符合.     

基于多条件对抗和梯度优化的生成对抗网络

该文针对模式崩溃的问题,从多生成器博弈强迫每个生成器生成不同模式数据的思路出发,提出了一种基于多生成器的生成对抗网络(IMGAN).IMGAN在多个生成器之间采用参数共享的方式来加速训练,同时采用最后一层独立训练的方式来弱化参数同一性所带来的影响;引入一个正则惩罚项使得损失函数可以更好地满足Lipschitz连续,一定...     

基于改进生成对抗网络的书法字生成算法

针对生成对抗网络生成字体存在笔画缺失、字形结构错乱、图像模糊与质量差的问题,提出改进zi2zi生成对抗网络的书法字生成算法.在编码器中引入卷积核为1的残差块,提高生成器提取书法字体细节特征的能力,通过增加上下文感知注意力结构提取书法字体的风格特征.在判别器中利用谱归一化增强模型的稳定性,避免因模型训练不稳定而带来的模式崩塌.采用最小绝对误差L1范数约束生成字体边缘特征,使得字体轮廓更加清晰,最终生成2种风格的书法字.颜真卿楷书与赵孟頫行书目标风格数据集的测试结果表明,提出算法的主观客观评价结果均优于对比算法,与zi2zi相比,峰值信噪比分别提高了1.58、1.76 dB,结构相似性分别提高了5.66%、6.91%,感知相似性分别降低了4.21%、6.20%.     

一种基于生成对抗网络的语音去噪方法

本文提出了维纳滤波算法和生成对抗网络相结合的语音去噪方法.首先用维纳滤波算法对带噪声语音信号进行预处理,提高语音信号的识别度,然后将预处理后的语音信号作为深度学习生成对抗网络的输入,进一步去除噪声信号.实验结果表明,本文提出的去噪方法将带噪声语音信号的分段信噪比从4. 83 db提升到了5. 09 db,去噪效果较为明显.     

基于生成对抗网络的无人机图像道路提取

该文基于TensorFlow开发平台,搭建了生成对抗网络模型,通过无人机遥感图像预处理、道路标签制作、网络训练和算法改进,完成了道路特征信息的深度学习,固化了生成网络参数,实现了基于无人机图像的低等级道路信息自动提取的科学目标,并通过形态学处理进一步增强了道路的提取效果。通过分析不同特征道路提取的信息,证明了本方法对利用高分辨率无人机图像提取低等级道路信息具有较好的借鉴作用。