[發明專利]基于GAN的數據混淆決策器

在審

• 申請號: 202110832243.1
• 申請日: 2021-07-22
• 公開（公告）號: CN113971294A
• 公開（公告）日: 2022-01-25
• 發明（設計）人: 薩菲亞·拉赫馬特;馬丁·奧托
• 申請（專利權）人: 西門子股份公司
• 主分類號: G06F21/62
• 分類號: G06F21/62;G06F21/60;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 陳方鳴

1.一種用于保護與數據相關聯的信息的隱私的方法，包括：

從工業系統的一個或多個裝置收集原始數據；

獲取涉及與所述原始數據相關聯的混淆的參數值；以及

基于所述參數值，在不公開所述原始數據的情況下，生成表示所述原始數據的合成數據，

其中，根據與所述原始數據相關聯的所述混淆，進一步生成所述合成數據以保護所述原始數據。

2.根據權利要求1所述的方法，所述方法還包括：將所述合成數據發送到分析系統，使得表示所述工業系統的所述原始數據的所述合成數據能夠與其他工業系統的數據聚合。

3.根據權利要求1所述的方法，所述方法還包括：

通過神經網絡對所述原始數據進行建模，以確定所述原始數據的第一數據分布；以及

通過所述神經網絡生成所述合成數據，使得所述合成數據定義第二數據分布，

其中，在所述第一數據分布和所述第二數據分布之間定義差異，所述差異在所述第一數據分布相比于所述第二數據分布的精度容差內。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，與所述原始數據相關聯的所述混淆隨著所述參數值變化而變化，并且所述第一數據分布和所述第二數據分布之間的所述差異隨著所述參數值變化而變化。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，與所述原始數據相關聯的所述混淆隨著所述參數值增加而增加。

6.根據權利要求4所述的方法，其中，所述第一數據分布和所述第二數據分布之間的差異隨著所述參數值減小而減小。

7.根據權利要求3所述的方法，其中，所述參數值約為1，使得基于約為1的所述參數值，所述合成數據的所述第二數據分布處于所述原始數據的所述第一數據分布的所述精度容差內，并且所述合成數據根據與所述原始數據相關聯的所述混淆來保護所述原始數據。

8.根據權利要求1所述的方法，其中，獲取所述參數值包括從所述工業系統的數據所有者接收所述參數值。

9.一種用于保護與數據相關聯的信息的隱私的系統，包括：

多個工業網絡，所述多個工業網絡被配置為生成原始數據，每個工業網絡包括生成式對抗網絡(GAN)，所述生成式對抗網絡被配置為：

獲取涉及與所述原始數據相關聯的混淆的參數值；以及

基于所述參數值，在不公開所述原始數據的情況下，生成表示所述原始數據的合成數據，以及

耦接到所述多個工業網絡中的每一者的收集器裝置，所述收集器裝置被配置為從所述多個工業網絡獲取并聚合所述合成數據。

10.根據權利要求9所述的系統，所述系統還包括：分析系統，所述分析系統耦接至所述收集器裝置，所述分析系統被配置為評估來自所述多個工業網絡的所述合成數據，以在不接收所述原始數據的情況下分析來自所述多個工業系統的所述原始數據。