简而言之,差分隐私使得攻击者无法推断出特定个体是否在数据库中,即使攻击者具有无限的攻击能力并且可以访问数据库中除该个体外的所有数据条目。 差分隐私通过向数据(输入过程或者输出过程)添加统计噪声来发挥作用。根据添加噪声的位置,差分隐私可分为本地差分隐私或者全局差分隐私。 2 本地差分隐私 本地差分隐私将噪声添...
差分隐私保护的主要思想是,通过添加扰动来降低每一条用户数据对最终统计结果的影响,从而实现对用户数据的隐私保护,即防止任何一个用户的数据从最终的统计结果中被推断出来。由于在本地差分隐私保护技术的分布式模型中,用户数据的隐私边界是由用户自己来决定的,所以在工业界被广泛接受。目前,本地差分隐私保护技术已经在Goo...
Duchi的论文表示,该算法满足 \epsilon -LDP,其中\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}{t_i^*[A_j]} 是A_j 均值的无偏估计,且最大误差的期望满足(注:这三点是一个差分隐私算法需要证明的维度,Harmony同样从这三点给出了证明): 1.2 Duchi算法的问题 Harmony中通过一个实例证明了,Duchi算法实际上并不满足以上...
简而言之,差分隐私使得攻击者无法推断出特定个体是否在数据库中,即使攻击者具有无限的攻击能力并且可以访问数据库中除该个体外的所有数据条目。 差分隐私通过向数据(输入过程或者输出过程)添加统计噪声来发挥作用。根据添加噪声的位置,差分隐私可分为本地差分隐私或者全局差分隐私。 2本地差分隐私 本地差分隐私将噪声添加...
本地差分隐私 到目前为止,前面所提到的模型只考虑了差分隐私的中心模型(我更喜欢称其为中心差分隐私~),其中敏感数据被集中收集在单个数据集中。 在此设置中,我们假设分析师是恶意的,但有一个受信任的数据管理者持有数据集并正确执行分析师指定的差分隐私机制。
本地化差分隐私的目的是防止通过分析数据集中的个人信息来获取敏感信息。本地化差分隐私技术是基于差分隐私的概念,但与中央化差分隐私不同,本地化差分隐私在每个个体的设备上加噪声,而不是在整个数据集上加噪声。因此,本地化差分隐私保护了用户的隐私,并减少了数据传输的需要。本地化差分隐私定义可以总结为以下几点:...
本地化差分隐私的定义是:对于一个数据集中的任意两个数据点,其隐私保护程度不会因为其中一个数据点的隐私泄露而受到影响。换句话说,在一组数据中加入噪声不会影响到数据的整体特征,但会使得数据点的个别特征变得模糊不清,从而保护了这些数据点的隐私。本地化差分隐私的应用范围广泛,涵盖了各种数据类型和场景,如医疗...
背景联邦学习(FL)允许多个参与者通过将数据集保持在本地的同时,仅交换模型更新来协作训练机器学习模型。然而,在这过程中可能会有隐私和鲁棒性的漏洞,例如,成员推断攻击、属性推理攻击以及后门攻击。本文研究了能否以及在何种程度上可以使用差分隐私(DP)来保护 FL 中的隐私和鲁棒性。为此,本文首次对 FL 中的本地和中...
目前,随机响应(randomized response)技术是本地化差分隐私保护技术的主流扰动机制。 随机响应技术主要包括两个步骤: 扰动性统计和校正。1. 扰动性统计引入一个现实场景:有 n 个用户,假设AIDS患者的真实比例为 …
本地化差分隐私——一概念 差分隐私定义 定义1:(ε-差分隐私)对于所有差别至多为一个记录的2个数据集 和 ,给定一个隐私预算 ,Range(K)表示K的取值范围。若算法K满足ε-差分隐私,则对于所有S∈Range(K),有 公式一 其中,概率Pr[ ]表示事件 的披露风险,即隐私被披露的风险,由算法K的随机性所控制。隐私预算...