面向网络平行仿真的数据脱敏方法、系统和可读存储介质

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本发明公开了一种面向网络平行仿真的数据脱敏方法、系统和可读存储介质。本发明通过收集平行有线网络的原始数据，对原始数据进行数据清洗、特征提取和归一化等预处理操作，训练生成对抗网络的生成器和判别器模型。通过生成器将输入的随机噪声转换为近似真实的模拟样本，判别器负责将真实样本和生成的模拟样本进行区分；再利用训练好的生成器模型，输入随机噪声，生成合成的模拟样本，这些模拟样本可以代表原始有线网络数据的分布特征。最终生成的模拟样本可用于共享、研究等用途，减少真实样本的敏感性和风险。