一种基于GAN的用户人格隐私保护方法属于社会工程学领域。本发明使用结合强化学习的生成式对抗网络来进行文本的转换，其中策略梯度来解决GAN对于文本离散性的不可导问题。我们将鉴别器中的隐层语义特征“泄露”给生成器类提高生成文本语义相似性，同时在GAN的原始目标上加入真实文本和生成文本特征向量间的语义相似度和人格差异得分，因此鉴别器的样本分类器得分J(Gθ)、语义相似性得分Jsem和人格差异性得分Jpers的加权平均值来作为反馈信号来指导生成器的学习，从而使得生成器产生高度多样化的句子以匹配真实句子的变化，避免生成模式单一的文本数据。攻击者无法从变换后的文本数据中分析出用户真实的人格，从而达到攻击效果降低或者阻断攻击的目的。
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来源：北方有色网
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