最新《生成对抗网络:隐私与安全应用》综述论文

生成对抗网络(GAN)已经在计算机视觉、自然语言处理等领域推广了各种应用，因为它的生成模型能够从现有的样本分布中合理地生成真实的例子。GAN不仅在基于数据生成的任务上提供了令人印象深刻的性能，而且由于其博弈优化策略，也为面向隐私和安全的研究提供了有利条件。遗憾的是，目前并没有对GAN在隐私和安全方面进行全面的综述，这也促使了本文对这些最新的研究成果进行系统的总结。现有的作品根据隐私和安全功能进行适当的分类，并对其优缺点进行综合分析。鉴于GAN在隐私和安全方面仍处于非常初级的阶段，并提出了有待解决的独特挑战，本文还阐述了GAN在隐私和安全方面的一些潜在应用，并阐述了未来的一些研究方向。

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)带来的技术突破迅速对机器学习及其相关领域产生了革命性的影响，这种影响已经蔓延到各个研究领域和应用领域。作为一种强大的生成框架，GAN显著促进了许多复杂任务的应用，如图像生成、超分辨率、文本数据操作等。最近，利用GAN为严重的隐私和安全问题制定优雅的解决方案，由于其博弈优化策略，在学术界和业界都变得越来越流行。本综述的目的是提供一个关于GAN的全面的回顾和深入总结的最新技术，并讨论了一些GAN在隐私和安全领域有前途的未来研究方向。我们以对GAN的简要介绍开始我们的综述。