基于深度学习的可穿戴设备数据隐私保护研究

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随着人工智能与微电子技术的不断创新,基于可穿戴设备的应用迅速发展,对用户数据的采集需求也日益增长。然而,可穿戴设备采集的加速度等数据可能泄露用户隐私,从中可以推测出某些敏感信息。降低隐私泄露风险的关键之处在于保护用户的身份信息,即降低可穿戴设备数据的身份识别风险。尽管学者们相继提出了基于深度学习的隐私保护方法,但始终未能良好地权衡数据的效用性与隐私风险性,因此仍有进一步研究的必要。本文完成的主要工作有:(1)针对现有方法在保护用户身份时造成数据失真大的问题,提出了基于区分自编码器的可穿戴设备数据隐私保护变换(Dis AE)。通过向数据中添加噪声来提高身份识别难度,再通过自编码器降低不同人之间数据的差异性,进一步提高身份识别难度。自编码器由卷积神经网络构成,通过区分损失进行训练。训练时,先构造孪生自编码器,然后成对地输入样本并计算二者的隐变量距离,再根据两个样本的活动标签或身份标签是否相同对距离乘以不同的系数,以距离与重构损失的和作为目标损失。(2)针对现有方法不能良好权衡活动识别和身份保护的问题,提出了基于分块离散余弦变换和自编码器的可穿戴设备数据隐私保护变换(BDCT-AE)。首先将数据变换到频域,经自编码器变换后再变换回时域。为了显式地约束重构数据的效用性与隐私风险性,将训练好的活动分类器与身份分类器连接至编码器与解码器的输出层,以分类损失、隐私损失、重构损失的加权和作为多目标损失进行训练。另外,在数据预处理时采用分块离散余弦变换可以提高分类器性能,降低重构误差。(3)为了进一步提高数据收集的安全性,提出了基于本地变换和匿名信道的可穿戴设备数据收集方案。用户在本地使用Dis AE或BDCT-AE方法处理数据后,通过随机路由和RSA加密算法发送给数据收集者,分别从数据层面和通信层面降低身份泄露风险。实验结果表明,DisAE与BDCT-AE方法比现有方法隐私保护效果更好。此外,在移动端设备上的性能测试表明,数据收集方法能够达到实时的效果。
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