TableDiffusion

Tablediffusion

Este é o código de suporte para o papel que gera conjuntos de dados tabulares sob privacidade diferencial.

Confira uma visão geral rápida no meu blog.

A TabledIffusion é um projeto focado em fornecer modelos generativos diferencialmente privados para dados tabulares sensíveis. O objetivo é permitir a síntese de dados que mantêm as propriedades estatísticas do conjunto de dados originais, garantindo a privacidade das informações dos indivíduos.

TableDiffusion modelo mais notável deste trabalho é o Modelo de difusão diferencialmente privado para dados tabulares. Veja TABLEDIFFUSTO/MODELES/TABLE_DIFFUSTO.PY

️ Isenção de responsabilidade : Esta base de código é destinada apenas a fins de pesquisa e não está pronta para o uso da produção. A implementação atual pode não preservar as garantias de privacidade devido a configurações de sementes e amostradores que não são adequadas para um ambiente de produção.

Explicação de papel no YouTube

https://youtu.be/2qrrgwoxob4

Citando este trabalho

Truda, Gianluca. "Gerando conjuntos de dados tabulares sob privacidade diferencial". Arxiv pré -impressão arxiv: 2308.14784 (2023).

 @article{truda2023generating,
  title={Generating tabular datasets under differential privacy},
  author={Truda, Gianluca},
  journal={arXiv preprint arXiv:2308.14784},
  year={2023}
}