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差分隐私模式(DPP)
具有数学隐私保证的隐私保护数据处理
复杂度: high安全与隐私模式
In 30 seconds
- What
- 向查询结果注入经过校准的噪声，使改动任意单条记录对输出的影响都极小，并以 epsilon 给出形式化的隐私保证。
- When to use
- 在汇总敏感数据时，必须证明无法从结果中可靠推断出某个个体是否存在。
- Watch out
- epsilon 越小（隐私越强），结果精度下降越剧烈；调参需要深厚的统计功底，以及对可接受效用损失的领域判断。
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