PrivateHub: modelo de difusão contrastivo para gerar dados sintéticos de ambientes com múltiplos sensores preservando privacidade
Pesquisadores propõem o PrivateHub, um modelo de difusão treinado com aprendizado contrastivo para gerar versões sintéticas de fluxos de dados multi-sensor que escondem atividades privadas do usuário sem comprometer a detecção de aplicações não-privadas. A abordagem ataca diretamente o problema da inferência cruzada entre sensores, um vetor de vazamento de privacidade que técnicas tradicionais como privacidade diferencial e filtragem por regras não conseguem mitigar. Em testes com três datasets reais, o método reduziu a acurácia de inferência de aplicações privadas em 40 a 50%, mantendo-se robusto mesmo quando o atacante retreina seu modelo diretamente sobre os dados sintéticos.
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