摘要
本发明提供了一种电力消耗数据的隐私审计方法、装置、介质及电子设备,包括:采样公开的时间序列数据点;计算时间序列数据点的梯度;生成虚拟时间序列数据得到虚拟数据样本,模拟基于梯度的数据重构攻击得到重建的时间序列数据,记录时间序列数据点的数据相似度和梯度相似度;根据数据相似度和所述梯度相似度的记录值拟合多项式;多项式拟合完成后,收集表征时间序列数据点的梯度相似度和数据相似度之间关系的系数并计算系数的均值和方差;根据系数的均值和方差分析电力消耗数据的隐私风险。应用该方法通过引入新的隐私审计框架量化梯度泄漏的程度及其重建敏感数据的潜力,对梯度和数据之间的关系进行规范化,提供对隐私漏洞的精确度量。
技术关键词
数据
序列
审计方法
多项式
样本
机器学习模型
生成电力
关系
风险
电子设备
审计框架
审计装置
可读存储介质
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重构单元
差分隐私
存储器
分析单元
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