定义 “好”:合成智能电表数据评估框架
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过研究其他行业采用的常见框架,该论文调查了如何将合成智能电表数据应用于合成数据的一致性评估框架,并建议具体的指标来确保智能电表数据的定义方面得以保留,并测试使用差分隐私保护隐私的程度。结果表明,标准的隐私攻击方法不适用于评估智能电表数据集的隐私风险,论文提出了一种改进方法,并通过注入训练数据中不合理的异常值,直接对这些异常值进行隐私攻击,强调在保证准确性和隐私性之间权衡时,ε(隐私损失的度...
该论文研究了合成智能电表数据的一致性评估框架,并提出了改进方法来评估智能电表数据集的隐私风险。研究发现标准的隐私攻击方法不适用于智能电表数据集,提出了注入异常值进行隐私攻击的方法,并强调隐私损失的度量对隐私风险的影响。该论文还提出了明确的隐私测试的必要性。