[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

本發明涉及基于GAN的數據混淆決策器，尤其涉及用于保護與數據相關聯的信息的隱私的方法及系統。本發明認識到由于隱私問題等特定方可能會猶豫共享其數據。本發明還認識到當前在多方之間共享數據的方法，諸如安全多方計算、匿名化或區塊鏈技術，不能使特定方在沒有第三方干預的情況下決定與其數據相關聯的混淆級別。根據本發明描述的各種實施例，特定方可確定與其數據相關聯的混淆級別，從而在共享和聚合數據時向各方灌輸他們的數據受到保護和保密的信心。

技術領域

本發明涉及一種基于GAN的數據混淆決策器。

背景技術

網絡可以監控和分析其數據以檢測異常等原因。例如，特定網絡可能會執行自己的機制來檢測其網絡內的異常情況。還可以共享來自多方或網絡的數據以進行分析，諸如用于警報關聯、異常檢測、網絡性能監控等。在某些情況下，與分析來自單方或網絡的數據相比，聚合來自多方或網絡的數據可以增強可對數據執行的分析。然而，本文認識到由于隱私問題等，特定方可能會猶豫共享其數據。

發明內容

本發明的實施例通過提供保護與數據相關聯的信息和數據本身的隱私的方法、系統和裝置來解決并克服本文描述的一個或多個缺點，從而可以將其與其他數據聚合以進行分析。此外，根據各種實施例，將其數據與另一方或網絡聚合的一方或網絡可以控制與其數據相關聯的混淆級別，以便控制其數據和涉及其數據的信息的隱私。

在一個示例方面，從工業系統的一個或多個裝置收集原始數據。神經網絡可以學習原始數據的數據分布。此外，諸如混淆級別決策器(OLD)系統的系統可以獲取涉及與原始數據相關聯的混淆相關的參數值。基于參數值、OLD系統，特別是OLD系統的神經網絡，可以在不公開原始數據的情況下生成表示原始數據的合成數據。在各種示例中，可以生成合成數據以根據與原始數據相關聯的混淆來保護原始數據。OLD系統可以將合成數據發送到分析系統，使得表示工業系統原始數據的合成數據可以與其他工業系統的數據聚合。在一個示例中，神經網絡可以對原始數據建模以確定原始數據的第一數據分布。此外，神經網絡可以生成合成數據，使得合成數據定義第二數據分布，其中，定義第一數據分布和第二數據分布之間的差異。在該示例中，差異在第一數據分布相比于第二數據分布的精度容差內。此外，與原始數據相關聯的混淆可以隨著參數值變化而變化，并且第一數據分布和第二數據分布之間的差異可以隨著參數值變化而變化。

在另一個示例方面，OLD系統可以耦接到工業系統的一個或多個裝置。OLD系統可以包括輸入端口，其被配置為從工業系統的一個或多個裝置收集原始數據。OLD系統可以還包括生成式對抗網絡(GAN)，其被配置為獲取涉及與原始數據相關聯的混淆的參數值。GAN可以進一步配置為在不公開原始數據的情況下，基于參數值生成表示原始數據的合成數據。GAN可以根據與原始數據相關聯的混淆來生成合成數據以保護原始數據。

在又一個示例方面，一種系統包括被配置為生成原始數據的多個工業網絡。每個工業網絡都可以被配置為包括生成式對抗網絡(GAN)，其被配置為獲取涉及與原始數據相關聯的混淆的參數值。每個GAN可以進一步配置為在不公開原始數據的情況下，基于參數值生成表示原始數據的合成數據。該系統可以還包括耦接到多個工業網絡中的每一個的收集器裝置。收集器裝置可以被配置為從多個工業網絡獲取并聚合合成數據。在一些示例中，該系統可以還包括耦接到收集器裝置的分析系統。分析系統可被配置為對來自多個工業網絡的合成數據進行評估，以在不接收原始數據的情況下分析來自多個工業系統的原始數據。

附圖說明

當結合附圖閱讀時，從以下詳細描述中可以最好地理解本發明的前述和其他方面。出于說明本發明的目的，在附圖中示出了目前優選的實施例，然而應當理解，本發明不限于所公開的具體手段。附圖中包括以下圖：

圖1是根據示例實施例的示例系統的框圖，該示例系統包括多個工廠或工業環境或系統，其分別包括混淆級別決策器(OLD)系統。

圖2是根據示例實施例的OLD系統的框圖。

圖3是根據示例實施例的可由OLD系統執行的方法的流程圖。