本文主要是介绍MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】差分隐私(概念篇)(二)(附python和MATLAB代码实现),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
目录
几个相关概念
隐私保护预算
敏感度
算法原理
什么是差分隐私
差分隐私噪声添加机制
数值型差分隐私
实现机制
拉普拉斯机制
指数机制
高斯机制
为什么要使用高斯机制
其他机制:随机响应和扰动
ε-差分隐私
差分隐私的性质
串行组合性
并行组合性
后处理性
近似差分隐私
差分隐私的应用场景
差分隐私算法和机器学习模型
差分隐私合成数据
知识拓展
差分隐私的变体
瑞丽差分隐私
瑞丽差分隐私在GNN中的应用:(GAP)
零集中差分隐私
本地差分隐私
优缺点
优点
局限性
代码实现
MATLAB
python
离散型差分隐私
几个相关概念
隐私保护预算
从差分隐私保护的定义可知,隐私保护预算ε用于控制算法M在邻近数据集上获得相同输出的概率比值,反映了算法M所的隐私保护水平,ε越小,隐私保护水平越高。在极端情况下,当ε取值为0时,即表示算法M针对D与D’的输出的概率分布完全相同,由于D与D’为邻近数据集,根据数学归纳法可以很显然地得出结论,即当ε=0时,算法M的输出结果不能反映任何关于数据集的有用的信息。因此,从另一方面,ε的取值同时也反映了数据的可用性,在相同情况下,ε越小,数据可用性越低。
敏感度
差分隐私保护可以通过在查询函数的返回值中加入噪声来实现,但是噪声的大小同样会影响数据的安全性和可用性。通常使用敏感性作为噪声量大小的参数,表示删除数据集中某一记录对查询结果造成的影响。
算法原理
为了防止攻击者利用减法思维获取到个人隐私,差分隐私提出了一个重要的思路:在一次统计查询的数据集中增加或减少一条记录,可获得几乎相同的输出。
也就是说任何一条记录,它在不在数据集中,对结果的影响可忽略不计,
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