1 K-匿名 ：泛化後的每一條記錄都要至少與k - 1條 其他記錄完全一致
2 一致性攻擊： 所有K條記錄有相同的屬性，從而能使得攻擊者推測出某個人的此屬性
3 l-
多樣：在k-
匿名的基礎上，l-
多樣進一步保證了在任意一個等價類中每個敏感屬性（如“ 疾病”） 至少有
l
個不同的值， 從而避免了一致性攻擊。
4 差分隱私：對於任意一對相鄰資料庫（定義為差別最多有一個記錄的兩個資料庫）D1
和
D1，任意一個可能的帶噪中介軟體
S，一個提供ε-
差分隱私保護的算法
A
必須滿足 ：Pr[A (D
1 )=S] ≤ exp(ε) ·Pr[A(D2
)=S]
1 K-匿名 ：泛化後的每一條記錄都要至少與k - 1條 其他記錄完全一致 2 一致性攻擊： 所有K條記錄有相同的屬性，從而能使得攻擊者推測出某個人的此屬性 3 l- 多樣：在k- 匿名的基礎上，l
本人數學一直超差，差分隱私保護又是基於概率統計數學知識的，看的真是頭大。。。但還是把所看的東西串起來記錄一下吧。如有看到不正確的地方，還望指正！！ 一：差分隱私基本概念 這是差分隱私保護的最基本概念了，首先得理解資料集D和,成為兄弟資料集。兩個資料集中的記錄最多相差一
list and span 機制 namespace stdio.h int class ++ #include <iostream> #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<m
差分隱私綜述_李效光 面向資料釋出和分析的差分隱私保護 張嘯劍 差分隱私保護及其應用 熊平 提出 隱私保護整體分成9個部分，包括隱私資訊產生、隱私感知、隱私保護、隱私釋出、私資訊儲存, 隱私交換, 隱私分析, 隱私銷燬, 隱私接收者。主要研究方向在在隱私保護, 隱私釋出/儲存/交換,
最近在研究差分隱私，先用java實現了拉普拉斯分佈，做了個Hive互動式介面。後來又用python畫圖，準備做個非互動式資料釋出。 差分隱私的原理我先簡單介紹一下，Apple 用它來實現資訊保安。這裡舉一個例子來幫助理解，考慮一個醫療資料場景： 上圖顯示了
差分隱私 從Terry Gross身高的例子可知，產生的附加資訊即使某個人不在資料庫中，也可能造成這個人的隱私洩露。為了躲開這個問題，我們從嚴格的隱私保護轉向了一個相對寬泛的隱私保護：任何給定的資訊都在一個很小的乘法因子中，就比如這個人是否在資料集中。結果，在參與資料集的過
這種“不可能的結果”需要注意資料的實用性，畢竟如果一個機制只輸出空字串或者僅僅是噪聲，顯然也是保護了隱私。首先提到一些現有的機制，比如直方圖釋出或者K-Anonymity技術[19]，很明顯，對於一個有用的機制來說，他的輸出不應該被使用者預測到；在隨機化的機制裡也是如此，但是其中的不可預測性不是來自於隨機機制
這個是我上課的時候講differential privacy的ppt的內容，有英文和中文。內容是基於幾篇論文和網上的資料，下載地址在文章結尾。 Differential Privacy presentation materials - A hospital has a
做到了這個題，傳送門 一眼看完就知道是線段樹，，，， 但是，，我還是看了題解、、、 線段樹會TLE一個點。。。 怎麼辦呢 注意到，，這道題因為修改和查詢是分開的，所以線段樹有點浪費。 這道題實際上是一個
為解決當前資訊越來越發達的社會所帶來的使用者隱私洩露問題，本人所研究的差分隱私模型是一種被廣泛認可的嚴格的隱私保護模型。它通過對資料新增干擾噪聲的方式保護所釋出資料中
摘要：本文將先簡單介紹Bandit 問題和本地差分隱私的相關背景，然後介紹基於本地差分隱私的 Bandit 演算法，最後通過一個簡單的電影推薦場景來驗證 LDP LinUCB 演算法。 Bandit問題是強化學習中一類重要的問題，由於它定義簡潔且有大量的理論分析，因此被廣泛應用於新聞推薦，醫學試驗等實際場景中
play -a center back height 二次 pad ref add 二階線性差分方程的齊次解/通解 以下面的二階線性差分方程為例 $ay_{t+2}+by_{t+1}+cy_t = d$ 我們在求該差分方程的齊次解（通解）時，會令等式右邊等於0，得到二
什麼是資料脫敏 又稱資料漂白、資料去隱私化或資料變形。是對核心業務資料中敏感的資訊，進行變形、轉換、混淆，使得對業務資料中的身份、組織等隱私敏感資訊進行去除或掩蓋，以保護資料能被合理、安全地利用。 ◆ ◆ ◆ 資料脫敏的重要性 1）敏
題意： 4302 Interval GCD 0x40「資料結構進階」例題 描述 給定一個長度為N的數列A，以及M條指令 (N≤5*10^5, M<=10^5)，每條指令可能是以下兩種之一： “C l r d”，表示把 A[l],A[l+1],…,A[r] 都加上 d。 “Q l
資料採集系統和可程式設計邏輯控制器(PLC)需要多功能的高效能模擬前端，以便與各種感測器進行介面，來精確、可靠地測量訊號。根據感測器具體型別和待測電壓/電流幅度的不同，訊號可能需要放大或衰減，從而匹配模數轉換器(ADC)的滿量程輸入範圍，以供進一步的數字處理和反饋控制。資料採集系統的典型電壓測量範圍
在學習了一段時間DRF後，明顯感受到了在Web API搭建的過程中，DRF比Django靈活和迅速很多，DRF中提供了很多強大檢視和API，本篇通過一個商品頁的小案例記錄一下通過試用各種檢視及filter之後總結出的一套最簡化程式碼。 &
導讀： 我們的很多資料是具有季節性或者趨勢性的，就是隨著時間越來越久，資料隨著一個趨勢來變化，這種內在的趨勢對資料的預測有一定的影響。那麼怎麼來消除這個影響呢？ 我們可以使用差分法，差分法簡單說就是在一系列資料中，相鄰兩個相減得到相鄰兩個值的變化量，我們在進行資料分析的過程中，只對差分之後的
一、問題描述 “Matlab求標註差函式std與Python Numpy中求標註差函式std對統一資料求標準差的結果不一樣” Matlab示例： >> a = [1,3,7,10,20]; >> std(a) ans =
虛擬化環境的資料主要分為2類 一類是虛擬化技術的關鍵資料，如密碼、許可權、角色等資料， 另外一類是虛擬機器的磁碟資料，虛擬化平臺的關鍵資料如果沒有加密儲存的話存在被盜用和篡改的風險，所以對這些資料要進行加密儲存； 另外一類是虛擬機器的磁碟資料、快照資料、模板資料