各位观众老爷们,今天咱们来聊聊一个既神秘又重要的东西:差分隐私 (Differential Privacy)。这玩意儿听起来高大上,但其实就是保护你的数据,让你在享受数据分析便利的同时,不至于被扒得精光! 想象一下,你参加了一个匿名调查,问你“一个月挣多少钱?”。如果直接把你的答案交上去,那可就暴露了你的收入。但是,如果我们在你的答案上加点噪音,比如随机加个-100到100的数字,那别人就很难猜到你的真实收入了。这就是差分隐私的核心思想:加噪音! 今天咱们主要讲讲差分隐私中的两个重要机制:拉普拉斯机制 (Laplace Mechanism) 和 高斯机制 (Gaussian Mechanism),以及一个很重要的概念:隐私预算 (Privacy Budget)。 废话不多说,咱们开始! 一、差分隐私:让数据说话,让隐私闭嘴! 在深入机制之前,咱们先搞清楚差分隐私到底是个啥。 定义: 差分隐私保证了,对于任意两个只有一条记录不同的数据集(比如,一个包含你的数据,一个不包含),在经过一个差分隐私算法处理后,得到相同结果的概率几乎相同。 换句话说,你的数据是否存在,对最终结果的影响微乎其微。 …
继续阅读“JS `Differential Privacy` `Mechanism Design` (`Laplace`, `Gaussian`) `Privacy Budget`”