The importance of deep learning data privacy has gained significant attention in recent years. It is probably to suffer data breaches when applying deep learning to cryptocurrency that lacks supervision of financial regulatory agencies. However, there is little relative research in the financial area to our best knowledge. We apply two representative deep learning privacy-privacy frameworks proposed by Google to financial trading data. We designed the experiments with several different parameters suggested from the original studies. In addition, we refer the degree of privacy to Google and Apple companies to estimate the results more reasonably. The results show that DP-SGD performs better than the PATE framework in financial trading data. The tradeoff between privacy and accuracy is low in DP-SGD. The degree of privacy also is in line with the actual case. Therefore, we can obtain a strong privacy guarantee with precision to avoid potential financial loss.


翻译:近年来,深层学习数据隐私的重要性受到高度重视,在对缺乏金融监管机构监督的加密货币应用深层学习时,数据可能遭到破坏;然而,我们最了解的金融领域相对研究不多;我们用谷歌提出的两个有代表性的深层学习隐私隐私隐私框架来应用金融交易数据;我们用最初研究提出的若干不同参数设计了实验;此外,我们把隐私程度提到谷歌和苹果公司,以便更合理地估计结果;结果显示DP-SGD在金融交易数据方面的表现比PATE框架要好;DP-SGD的隐私和准确性之间的取舍程度很低。私隐性的程度也符合实际情况;因此,我们可以得到强有力的隐私保障,以准确避免潜在的财务损失。

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