[发明专利]基于GAN的数据混淆决策器

权利要求书

1.一种用于保护与数据相关联的信息的隐私的方法，包括：

从工业系统的一个或多个装置收集原始数据；

获取涉及与所述原始数据相关联的混淆的参数值；以及

基于所述参数值，在不公开所述原始数据的情况下，生成表示所述原始数据的合成数据，

其中，根据与所述原始数据相关联的所述混淆，进一步生成所述合成数据以保护所述原始数据。

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：将所述合成数据发送到分析系统，使得表示所述工业系统的所述原始数据的所述合成数据能够与其他工业系统的数据聚合。

3.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

通过神经网络对所述原始数据进行建模，以确定所述原始数据的第一数据分布；以及

通过所述神经网络生成所述合成数据，使得所述合成数据定义第二数据分布，

其中，在所述第一数据分布和所述第二数据分布之间定义差异，所述差异在所述第一数据分布相比于所述第二数据分布的精度容差内。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，与所述原始数据相关联的所述混淆随着所述参数值变化而变化，并且所述第一数据分布和所述第二数据分布之间的所述差异随着所述参数值变化而变化。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，与所述原始数据相关联的所述混淆随着所述参数值增加而增加。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述第一数据分布和所述第二数据分布之间的差异随着所述参数值减小而减小。

7.根据权利要求3所述的方法，其中，所述参数值约为1，使得基于约为1的所述参数值，所述合成数据的所述第二数据分布处于所述原始数据的所述第一数据分布的所述精度容差内，并且所述合成数据根据与所述原始数据相关联的所述混淆来保护所述原始数据。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，获取所述参数值包括从所述工业系统的数据所有者接收所述参数值。

9.一种用于保护与数据相关联的信息的隐私的系统，包括：

多个工业网络，所述多个工业网络被配置为生成原始数据，每个工业网络包括生成式对抗网络(GAN)，所述生成式对抗网络被配置为：

获取涉及与所述原始数据相关联的混淆的参数值；以及

基于所述参数值，在不公开所述原始数据的情况下，生成表示所述原始数据的合成数据，以及

耦接到所述多个工业网络中的每一者的收集器装置，所述收集器装置被配置为从所述多个工业网络获取并聚合所述合成数据。

10.根据权利要求9所述的系统，所述系统还包括：分析系统，所述分析系统耦接至所述收集器装置，所述分析系统被配置为评估来自所述多个工业网络的所述合成数据，以在不接收所述原始数据的情况下分析来自所述多个工业系统的所述原始数据。