개인 정보를 보호하는 공정한 이미지 데이터 생성 기법

Abstract

본 논문에서는 차등 프라이버시 이미지 데이터 생성 모델이 실제 데이터의 편향을 학습하여 합성 데이터에 편향이 상속되거나 심화되는 문제를 지적한다. 이를 해결하기 위해, 최초로 개인정보 보호와 공정성을 동시에 만족하는 이미지 생성 프레임워크 FP-WGAN을 제안한다. 이 프레임워크는 편향 요인에 대한 정보가 없어도 데이터 생성 모델의 공정한 학습을 유도하는 샘플링 기반의 공정성 훈련 기법을 기반으로 하며, 프라이버시와 공정성이 서로에게 미칠 수 있는 영향을 줄이는 방향으로 최신의 프라이버시 데이터 생성모델과 결합된 형태를 가진다. 본 논문에서는 FP-WGAN이 비주류 그룹 이미지의 다양성과 품질을 높일 뿐만 아니라, 생성된 이미지를 활용한 다른 머신 러닝 작업에서도 그룹에 대한 공정성을 발전시는 것을 실험적으로 확인한다.