差分隐私python_实现差分隐私技术的简单应⽤贮藏>爸爸去哪儿 歌词
⼤数据时代，数据发布是信息资源共享的最重要途径之⼀，然⽽如果考虑不到数据保护的话，就会导致隐私信息泄露问题，甚⾄造成严重后果。为有效应对隐私泄露问题，⼈们通常采⽤以下⼏种⽅式：⼀是通过失真等降低数据敏感性--数据脱敏；⼆是通过“去标识化”实现隐私保护--匿名化；三是通过加噪声来抵抗差分攻击--差分隐私。
这其中，数据脱敏简单地删除敏感字段，其使⽤性差，⽽且仍然存在隐私泄露隐患。匿名化技术不断被发现存在漏洞和缺陷，其不可靠性⽐较差。差分隐私技术对⽐前两者，具有严格的数学模型，安全性级别可量化可证明，是当前最热门的隐私保护技术之⼀。
对于差分隐私技术，我们不需要掌握它复杂的数学原理，只需要清楚差分隐私技术⽐较可靠，学会如何应⽤即可。
sneakers是什么意思下⾯我们通过⼀段Python代码来演⽰。
假设公司提供的⼈事资料供⼤家查询，资料中包括姓名和薪⽔信息，其中姓名是公开的，⽽薪⽔是需要隐私保护的。
数据见下表：调试英文
姓名
薪⽔hpa
王⼆
5000
张三
6000
mobile phone freexxx
李四
7000悔恨的意思
Python代码的具体实现如下：
import numpy as np # 导⼊numpy库
def get_noisy_digit(value, epsilon):
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员工礼仪培训# 符合普拉斯分布的噪声
# 数学公式⽆需完全理解
u = np.random.random() - 0.5
noisy_digit = 0.0 - value/epsilon*np.sign(u)*np.log(1.0-2*np.abs(u))
return np.rint(noisy_digit)
if __name__ == '__main__':
company_salary = {'王⼆':5000,'张三':6000,'李四':7000} # 真实的⼈⼒资源数据
noisy_salary = py() # 新建的⼈⼒资源数据
value = 3000 # 薪⽔最⼤差距3000
epsilon = 4 # 隐私保护预算，值越⼩泄露风险越⼩，噪声越⼤
for i in company_salary:
noisy_salary[i] = (noisy_salary[i] + get_noisy_digit(value, epsilon)) # 逐个加噪声
browprint('真实的数据如下:{}'.format(company_salary))
print('差分隐私后的数据如下：{}'.format(noisy_salary))
运⾏代码后，得到结果如下：
真实的数据如下:{'王⼆': 5000, '张三': 6000, '李四': 7000}
差分隐私后的数据如下：{'王⼆': 6052.0, '张三': 6306.0, '李四': 7188.0}
可以看到，薪⽔数据经过差分隐私技术处理，发⽣了明显变化，从⽽有效的保护了薪⽔隐私。
