技术讲座：利用WebCrypto API实现端到端的差分隐私算法 引言 随着大数据时代的到来，数据隐私保护变得越来越重要。差分隐私（Differential Privacy）是一种保护个人隐私的技术，它通过在数据集中添加噪声来模糊真实数据，从而在保护隐私的同时，提供有价值的信息。本文将介绍如何利用WebCrypto API实现端到端的差分隐私算法。 差分隐私简介 差分隐私是一种保护个人隐私的技术，它通过在数据集中添加噪声来模糊真实数据。这种噪声可以是随机噪声或结构化噪声。差分隐私的主要目标是确保在数据集上执行的分析结果，对于包含或不包含某个特定个体数据的数据集是相同的。 差分隐私的基本原理 差分隐私的基本原理是：对于任意两个相邻的数据集D和D’（只相差一个个体），任何基于D和D’的分析结果都应该具有相同的误差范围。这个误差范围通常由两个参数决定：ε（隐私预算）和δ（错误概率）。 差分隐私的优势 保护个人隐私：差分隐私可以有效地保护个人隐私，避免数据泄露。 提供有价值的信息：在保护隐私的同时，差分隐私仍然可以提供有价值的信息。 易于实现：差分隐私的实现相对简单，适 …
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