不同于中心化差分隐私以使任意相邻数据集对应输出的概率分布相近为目标 本地差分隐私是通过使任意不同输入对应相同输出的概率相近的方式来达到保护输入数据个体隐私的目的,定义如下: 定义6:本地差分隐私 \varepsilon-\mathrm{LDP} 对于一个随机算法 M, P_{M} 为算法 M 可以输出的所有值的集合。如果对于任意的两...
差分隐私顾名思义就是用来防范差分攻击的。举个简单的例子,假设现在有一个病人数据库,可以公开查询有多少人患病。刚开始的时候查询发现2人患病;现在张三检查后发现自己患病,在数据库上登记了自己健康状况,再一查,发现变成3人患病,这时张三的个人信息就被泄露了,于是我们认为该登记-查询系统是不具备差分隐私保护...
联邦学习中的差分隐私是一种保护数据隐私的技术。它在联邦学习的过程中,对梯度信息添加噪声。联邦学习是一种分布式的机器学习方法,它允许多个参与者共享模型参数的更新,而不是直接共享数据。差分隐私则是一种隐私保护技术,它通过在数据中添加噪声来防止敏感信息的泄露。 2. 作用与目的:联邦学习中的差分隐私主要解决的...
差分隐私针对恶意方通过随机算法的输出所推断出的信息提供统计保证。它通过添加噪声提供了单个个体对算法输出影响的无条件上限。 2.2.1 Local Differential Privacy ε-本地化差分隐私中 n 个用户分别持有一条记录,若算法 M 在任意两条记录 t 和 t’上的输出结果满足不等式: ,则称算法 M 满足ε-本地化差分隐私。
差分隐私和同态加密技术可以分别应对上述挑战: 差分隐私:通过在参与方的数据中引入噪声,可以有效地防止个别数据的泄露,从而保护隐私。在联邦学习中,差分隐私可以用于在模型训练过程中向梯度或模型参数中添加噪声,以保护个体数据的隐私。 同态加密:同态加密可以在不暴露原始数据的情况下进行计算,因此可以在联邦学习中用于在...
差分隐私针对恶意方通过随机算法的输出所推断出的信息提供统计保证。它通过添加噪声提供了单个个体对算法输出影响的无条件上限。 2.2.1 Local Differential Privacy ε-本地化差分隐私中 n 个用户分别持有一条记录,若算法 M 在任意两条记录 t 和 t’上的输出结果满足不等式: ...
1. 介绍: 联邦学习中的差分隐私是一种保护数据隐私的技术。它在联邦学习的过程中,对梯度信息添加噪声。联邦学习是一种分布式的机器学习方法,它允许多个参与者共享模型参数的更新,...
差分隐私针对恶意方通过随机算法的输出所推断出的信息提供统计保证。它通过添加噪声提供了单个个体对算法输出影响的无条件上限。 2.2.1 Local Differential Privacy ε-本地化差分隐私中 n 个用户分别持有一条记录,若算法 M 在任意两条记录 t 和 t’上的...
差分隐私是为了对抗差分攻击而引入的一种隐私保护的方案。通过添加噪声来扰动原本特征清晰的数据,使得单条数据失去其独特性,隐藏在大量数据当中,防止敏感数据泄漏,DP仍能够使得数据具备原有的分布式特点。联邦学习当中,为了避免数据的反向检索,对客户端上传的参数进行差分隐私,这样可能会给上传的参数带来不确定性,影响模型...
差分隐私是一种在数据集中添加受控制的随机性噪声,以防止任何人获取关于数据集中个体信息的数学技术。