Private Aggregation of Teacher Ensembles

新的PATE-TabTransGAN提供私有合成表格数据

研究人员开发了PATE-TabTransGAN，这是一个用于生成符合正式差分隐私保证的合成表格数据的新颖框架。该方法结合了Teacher Ensembles的私有聚合（PATE）机制和基于Transformer的学生判别器，以在确保强大隐私的同时有效建模特征间的依赖关系。在四个基准数据集上的实验表明，与现有的最先进的差分隐私合成方法相比，PATE-TabTransGAN在AUROC和AUCPR方面取得了具有竞争力或更优的性能。