近似差分隐私(Approximate DP),也称为(\epsilon,\delta)-差分隐私,其定义如下: \Pr[F(x)=S]\leq e^{\epsilon}\Pr[F(x')=S]+\delta 新出现的参数\delta表示不满足差分隐私定义的“概率”。即我们有1-\delta的概率满足纯粹差分隐私的隐私保护程度,有\delta的概率不满足纯粹差分隐私,即 满足\frac{\Pr[F...
有一些技术(如下所述),我们可以使用这些技术建立低灵敏度差分隐私算法。 准确性与隐私的均衡 通过差分隐私加扰的结果,要在统计数据的准确性和隐私参数之间有权衡.[10-13] 这种均衡也必须考虑到ε参数乘以查询数量(包括预计的查询数量)。 差分隐私的其他概念 对很多应用而言, 差分隐私被认为过于严格, 因此建议了许多...
差分隐私技术是最近研究比较多的一种保护方法,其思想是在数据的采集或发布前,对数据进行扰动(Perturbation)添加噪声,从而可以隐藏真实数据,避免具有背景知识的攻击者通过猜测,获取隐私信息。差分隐私保护技术给出了数据隐私保护程度及数据可用性之间的严格数学定义模型: 算法A是满足_ε_的差分隐私算法(ε-DP),其中ε ≧...
差分隐私是一种保护数据隐私的方法,通过添加噪声来扰动原始数据,进而确保数据在输出时受单条记录的影响始终低于某个阈值,使得攻击者无法使用差分攻击推断出个体的敏感信息。 二、简单的例子 (1)差分攻击 图一:差分隐私攻击 假设现在有一个婚恋数据库,2个单身8个已婚,只能查有多少人单身。刚开始的时候查询发现,2个人...
差分隐私是什么？数据提取攻击（data extraction attacks）是指攻击者试图从某个系统、数据库或数据集中非法提取或推断出敏感信息的一种攻击手段。差分隐私通过为大型数据集添加随机噪声来防止攻击者从统计结果中提取出任何个人的具体信息。图数据的关键是图记录的表示和存储，其中节点表示数据集实体，边表示实体之间的关系...
差分隐私(Differential Privacy)是通过对原始数据添加随机噪声的方式来保护数据隐私,从应用场景上看和MPC/FHE技术有较大差异。MPC技术适用于平等参与方之间共享数据的应用场景,各个参与方在数据共享和协议运算方面地位对等,各参与方基本平等贡献数据、共同参与密文计算。FHE技术适用计算...
差分隐私是一种通过在数据处理过程中添加噪声的方法,来保护原始数据中的个人隐私信息的技术。其核心思想是在为用户提供数据分析服务的同时,对个人的隐私信息进行有效保护。其目标是通过对数据的处理,使得在获得处理结果后,无法通过结果来推断出任何关于个体的敏感信息。 差分隐私的原理非常简单,即向原始数据添加一定程度的...
目前，苹果和Facebook已经使用这种方法来收集聚合数据，而不需要识别特定的用户。比如，苹果公司需要搜集用户数据，了解用户习惯，从而更好地提升用户体验。在这一过程中，利用差分隐私，就可以在不知悉用户隐私的情况下，还能知道用户整体的使用偏好。这里需要提醒的一点是关于“隐私”的定义。隐私是针对个人的，通过攻击...
差分隐私主要适用于统计聚合数据(连续的数值,或离散的数值),如交互式统计查询接口、API接口、用户侧数据统计等。 二、差分隐私原理 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。