例如, 假设我们有一个医疗记录数据库 D1 在那里每条记录是一对 (名字, x), 其中 X 是一个布尔值表示一个人是否痪有糖尿病。例如:

假设一个恶意用户 (通常被称为攻击者) 想知道Chandler是否有糖尿病假设他知道Chandler在数据库的哪一行。攻击者只能使用特定形式的查询Qi返回数据库中前i行中第一列 X 的部分总和攻击者为了获取Chandler是否有糖尿病的信息。只需要执行两个查询 Q5（D1）和Q4（D1）分别计算前五行和前四行的总和，然后计算两个查询的差别在本例中Q5（D1）=3，Q4（D1）=2差是1。攻击者在知道Chandler在第5行的情况下就会知道他的糖尿病状况是1（有糖尿病）。这个例子显示了即使在没有明确查询特定个人信息的情况下, 个人信息如何被泄露

在上面医學数据库的例子中如果我们认为f是函数Qi，那么函数的灵敏度就是1因为改变数据库中的任何一个条目都会导致函数的输出改变0或 1。

差分隐私准确性与隐私的均衡

通过差分隐私加扰的结果要在統计数据的准确性和隐私参数之间有权衡.这种均衡也必须考虑到ε参数乘以查询数量(包括预计的查询数量)。

差分隐私差分隐私的其他概念

對很多应用而言, 差分隐私被认为过于严格, 因此建议了许多被弱化的版本这些包括 (ε, δ)-差分隐私, 随机差分隐私, 以及特定标度的隐私。

由于差分个人隐私是什么意思一个概率概念任何差分隐私机制必然是随机的。 下面描述的拉普拉斯机制就依赖于我们对结果添加的受控噪声 其他的像指数机制和后验抽样依赖于问题的分布族。

差分隐私医疗数据库事件

差分隐私元数据与流动数据库

至今为止比较知名的采用差分隐私的应用如下：

• 美国人口普查局，展示通勤模式

• Google的RAPPOR，用于遥测唎如了解统计劫持用户设置的恶意软件。

• Google分享历史流量统计信息。

• 10中使用差异隐私以改进其虚拟助理和建议技术，

• 在数据挖掘模型中使用差异隐私的实际表现已有一些初步研究

• 就是一口气说完整句话中途不換气。

• 目前我们的生活水平必竟非同以往．吃得好休息得好能量消耗慢，食欲比较旺盛活动又少，不知不觉脂肪堆积...

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