代理传值过程的差分隐私保护.pptx

代理传值过程的差分隐私保护

代理传值过程差分隐私定义

Laplace机制在代理传值中的应用

梯度下降算法与差分隐私

局部差分隐私在代理传值中的实现

差分隐私保护的保真度与噪声分析

合成数据集方法在代理传值中的应用

交互式隐私保护的代理传值方法

代理传值差分隐私保护的未来研究方向ContentsPage目录页

代理传值过程差分隐私定义代理传值过程的差分隐私保护

代理传值过程差分隐私定义差分隐私定义1.差分隐私是一种隐私保护机制，它保证了对数据库中的单个记录进行修改不会对查询结果产生明显影响。2.为了实现差分隐私，在查询结果中引入了一定的随机噪声，以降低对个人数据的敏感性。3.差分隐私的级别由ε参数衡量，ε值越小，隐私保护级别越高。ε-差分隐私定义1.ε-差分隐私定义了一个集合S和两个相邻数据库D和D，其中D通过修改D中的单个记录获得。2.对于任何集合S的查询函数f，ε-差分隐私保证了P[f(D)∈S]/P[f(D)∈S]≤e^ε。3.也就是说，修改一个记录最大只会使查询结果的概率分布改变e^ε倍。

代理传值过程差分隐私定义ε-局部差分隐私定义1.ε-局部差分隐私是ε-差分隐私的扩展，用于保护个体对多重查询的隐私。2.ε-局部差分隐私保证了，对于一组查询Q，在同一组数据D和D（D通过修改D中的单个记录获得）上进行查询，P[Q(D)∈S]/P[Q(D)∈S]≤e^ε。3.这表示，即使进行多次查询，修改单个记录也不会对结果的概率分布产生显著影响。构图定理1.构图定理指出，如果两个机制具有差分隐私，则它们组合后的机制也具有差分隐私。2.构图定理允许研究人员通过组合多个较弱的机制来创建更强的差分隐私保护机制。3.这在构建复杂的隐私保护系统时至关重要，因为它允许将不同隐私级别的方法组合起来。

代理传值过程差分隐私定义聚合查询差分隐私1.聚合查询差分隐私用于保护来自多个个体的聚合数据，例如，计算一群人的平均值。2.它定义了ε-差分隐私的修改，以考虑多个个体的参与，使用δ隐私预算参数。3.聚合查询差分隐私对于分析大数据集并保护个人隐私至关重要。发布-订阅模型的差分隐私1.发布-订阅模型的差分隐私适用于需要定期发布敏感数据的情况，例如，传感器网络中的数据流。2.它定义了ε-发布-订阅差分隐私，以限制数据发布过程中隐私泄露的速率。

Laplace机制在代理传值中的应用代理传值过程的差分隐私保护

Laplace机制在代理传值中的应用1.Laplace机制是一种差分隐私机制，通过向输出中添加满足特定概率分布的随机噪声来保护敏感数据。2.在代理传值中，Laplace机制可用于在不泄露个人信息的情况下向代理发送和接收值。3.通过添加噪声，Laplace机制有助于防止攻击者通过链接不同的代理动作来识别个人身份。非负潜在变量（NPV）Laplace机制：1.NPVLaplace机制是Laplace机制的一种变体，适用于非负值。2.它通过添加服从特定指数分布的噪声来保护输出，从而确保输出始终是非负的。3.NPVLaplace机制在财务数据和医疗保健记录等涉及非负值的代理传值中具有广泛的适用性。Laplace机制在代理传值中的应用：

Laplace机制在代理传值中的应用双边Laplace机制：1.双边Laplace机制是另一种Laplace机制变体，用于保护包含正负值的输出。2.它向输出添加服从双边Laplace分布的噪声，该分布对正负值具有对称性。3.双边Laplace机制在具有不同符号值的代理传值应用中非常有用，例如情感分析和社会网络数据。离散Laplace机制：1.离散Laplace机制专为保护离散值而设计，例如类标签或整数。2.它通过添加服从离散Laplace分布的噪声来修改输出，该分布为特定概率质量函数。3.离散Laplace机制在机器学习任务中很有用，例如分类和聚类，其中敏感数据以离散形式表示。

Laplace机制在代理传值中的应用连续Laplace机制：1.连续Laplace机制用于保护连续值，例如测量值或浮点数。2.它向输出添加服从连续Laplace分布的噪声，该分布由一个尺度参数控制。3.连续Laplace机制在处理科学数据、财务数据和个人健康信息时非常实用，因为这些数据通常以连续形式存储。自适应Laplace机制：1.自适应Laplace机制是一种动态Laplace机制，根据输入数据的特性调整噪声添加。2.它通过使用历史数据或查询统计来估计潜在敏感性，然后相应地调整噪声水平。

局部差分隐私在代理传值中的实现代理传值过程的差分隐私保护

局部差分隐私在代理传值中的实现局部差分隐私在代理传值中的实现1.代理传值（PT）：使