1 前置知识 本部分只对相关概念做服务于差分隐私介绍的简单介绍,并非细致全面的介绍. 1.1 随机化算法 随机化算法指,对于特定输入,该算法的输出不是固定值,而是服从某一分布. 单纯形(simplex):一个\(k\)维单纯形是指包含\(k+1\)个顶点的凸多面体,一维单纯形是一条线段,二维单纯形是一个三角形,三维单纯形是一个四面体,以此类推推广到任意维."单纯"意味着基本,是组成更复杂结构的基本构件. 概率单纯形(probability simplex):是一个数学空间,上面每个点代…

MindArmour差分隐私 总体设计 MindArmour的Differential-Privacy模块,实现了差分隐私训练的能力.模型的训练主要由构建训练数据集.计算损失.计算梯度以及更新模型参数等过程组成,目前MindArmour的差分隐私训练主要着力于计算梯度的过程,通过相应的算法对梯度进行裁剪.加噪等处理,从而保护用户数据隐私. 图1 差分隐私总体设计 图1是差分隐私训练的总体设计,主要由差分隐私噪声机制(DP Mechanisms).差分隐私优化器(DP Optimizer).差分隐…

原文链接:An Introduction to Differential Privacy 差分隐私算法可以允许分析人员执行良性的聚合分析,同时保证个人隐私得到切实的保护.. 背景数据分析中的隐私保护技术已有数十年的历史,差分隐私算法是这一领域的最新技术.两个早期概念直接影响了差分隐私:①最小查询集大小②Dalenius的统计披露定义 最小查询集大小旨在确保聚合查询的安全性,最小查询集大小是一种约束,只在确保聚合查询不会泄露有关个人的信息,给定某个配置的阈值量T,其确保每个聚合查询在至少有T个记录…

原文链接:Deep Learning with Differential Privacy abstract:新的机器学习算法,差分隐私框架下隐私成本的改良分析,使用非凸目标训练深度神经网络. 数学中最优化问题的一般表述是求取$  x * \in \chi $ 使得 $ f(x * ) = min\{ f(x):x \in \chi \}  $,其中x是n维向量, $  \chi $  是x的可行域,f是$ \chi $ 上的实值函数.凸优化问题是指$  \chi $ 是闭合的凸集且f是$  \c…

摘要:本文将先简单介绍Bandit 问题和本地差分隐私的相关背景,然后介绍基于本地差分隐私的 Bandit 算法,最后通过一个简单的电影推荐场景来验证 LDP LinUCB 算法. Bandit问题是强化学习中一类重要的问题,由于它定义简洁且有大量的理论分析,因此被广泛应用于新闻推荐,医学试验等实际场景中.随着人类进入大数据时代,用户对自身数据的隐私性日益重视,这对机器学习算法的设计提出了新的挑战.为了在保护隐私的情况下解决 Bandit 这一经典问题,北京大学和华为诺亚方舟实验室联合提出了基于…

目录 概 主要内容 Differential Privacy insensitivity Lemma1 Proposition1 如何令网络为-DP in practice Lecuyer M, Atlidakis V, Geambasu R, et al. Certified Robustness to Adversarial Examples with Differential Privacy[C]. ieee symposium on security and privacy, 2019:…

一.论文目标:将差分隐私和频繁项集挖掘结合,主要针对大规模数据. 二.论文的整体思路: 1)预处理阶段: 对于大的数据集,进行采样得到采样数据集并计算频繁项集,估计样本数据集最大长度限制,然后再缩小源数据集:(根据最小的support值,频繁项集之外的项集从源数据集移除)     我们利用字符串匹配去剪切数据集的事务: 2)挖掘阶段: 利用压缩数据集,先构造FP-Tree,隐私预算均匀分配,对真实的结果添加噪声: 3)扰动阶段: 对于候选频繁项集添加拉普拉斯噪声并且输出 通过限制每个事务的长度减…

用相机去捕捉精彩瞬间,用照片来记录生活足迹,并实时地与朋友们分享当下的心情,似乎已成为我们忙碌生活中最有趣的调味剂.但随着移动设备照相功能的日益完善,以及各大社交平台的不断兴起,很多时候,你是否也会有这样的一些困惑:希望可以为自己的照片安上一扇"门",希望它们不要走出自己的朋友圈:又或者可以为自己装上一把"锁",不想在公共场所毫无意识的就做了他人的"人肉背景". 为了解决在拍摄和分享照片中涉及到的隐私问题,很多国家都有规定拍照设备在拍照时需要开启…

已知函数$f(x)$的定义域为$D,\pi\in D$.若$f(x)$的图像绕坐标原点逆时针旋转$\dfrac{\pi}{3}$后与原图像重合,则$f(\pi)$不可能是(    )A$\dfrac{\sqrt{3}}{2}\pi$B$\sqrt{3}\pi$C$\pi$D$\sqrt{2}\pi$ 提示:可以考虑圆周上间隔为$\dfrac{\pi}{3}$的6个点,若$f(\pi)=\sqrt{3}\pi$,可以发现$x=\pi$时圆周上对应有两个点,与函数定义不符. 练习:(2018上海高考…

在大数据技术流行的今天,SQLFlow 可以通过分析各种数据库对象的定义给开发和管理者带来很大的助力.能够让您在大数据时代应对自如,如虎添翼. 在之前的文章中我们已经详细介绍过SQLFlow是什么.能够实现哪些功能.怎么用等,今天我们来介绍一下它的用户认证相关信息. 如果你希望获得SQLFlow更多.更专业的服务,首先您需要拥有一个SQLFlow账户,登录界面如下: 1.如果您还没有账户,请先注册一个SQLFlow用户,注册简单方便,只需提供简洁.有效的信息后点击[Sign up]便能拥有自己的…