[发明专利]一种基于生成对抗网络的隐私保护数据生成方法

权利要求书

1.一种基于生成对抗网络的隐私保护数据生成方法，其特征在于，所述的基于生成对抗网络的隐私保护数据生成方法，包括：

步骤1、构建前置自编码器；

步骤2、构建生成对抗网络模型；

步骤3、将自编码器应用于生成对抗网络模型的数据生成。

2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的隐私保护数据生成方法，其特征在于，所述构建前置自编码器的过程具体为：对自编码器的解码输出层进行修改，将混合层的数据进行切割输出，在其后放置N+1个并行的属性输出层。

3.根据权利要求2所述的一种基于生成对抗网络的隐私保护数据生成方法，其特征在于，构建前置自编码器过程中，自编码器的编码器网络由两层全连接网络NN构成，解码器网络从编码空间获得输入，通过两层全连接网络NN后进入N+1个并行的数据类型分离网络；自编码器通过解码器网络将编码空间数据投影回原始数据空间，完成数据重建。

4.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的隐私保护数据生成方法，其特征在于，所构构建生成对抗网络模型的过程具体为：生成器学习训练数据的分布，并将输入的随机先验分布转化为和训练数据相似分布的生成样本；鉴别器判断所输入数据集是真实样本还是生成的假样本；训练过程中使生成器与鉴别器互相博弈对抗，直到生成器生成的数据可以骗过鉴别器。

5.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的隐私保护数据生成方法，其特征在于，所述将自编码器应用于生成对抗网络模型的数据生成过程具体为：利用自编码器的解码器将低维连续的编码空间数据投影回原始空间。