面向深度学习的动态数据脱敏技术研究

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作   者：

窦亚珍; 

作者机构：

河南农业职业学院; 

关键词：

生成对抗网络;  特征工程;  深度学习;  隐私保护;  数据脱敏; 

期刊名称：

电脑编程技巧与维护

i s s n：

1006-4052

年卷期：

2025 年 002 期

页   码：

125-128

摘   要：

聚焦于面向深度学习的动态数据脱敏技术，旨在解决在数据共享和数据分析过程中敏感信息被泄露的问题。对动态数据脱敏系统进行架构设计，结合特征工程和生成对抗网络（GAN），研究了一种新颖的数据脱敏方法，通过对公开数据集的实验，采用重识别率指标对数据脱敏效果进行了评估，结果表明了所提方法在保护数据隐私的同时，有效地保证了数据的有效性。