• 目的:差分隐私是为了防止公开统计性质的数据后,攻击者使用排除法等手段获取某一个别数据的具体信息,造成个人隐私泄露。
    若数据集通过A算法处理后满足差分隐私定义,则所有人仅能使用该公开数据集的统计信息,无法确定个别数据的具体信息是什么。

  • 定义:差分隐私本质上就是一种要求,达到该要求则可以有效保护隐私。
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  • 实现方式:对数据集添加拉普拉斯噪声是一种常见的实现方式。而拉普拉斯噪声就是满足拉普拉斯分布(和正态分布,均值分布一样是一种概率分布)的一个随机值。

  • 学习资料:

    差分隐私若干基本知识点介绍(一)-CSDN博客

    差分隐私若干基本知识点介绍(二)-CSDN博客