6.2 差分隐私

引入差分隐私技术，以防止对特定个体的隐私泄漏

原理：

噪声注入：在计算统计信息或查询时，向原始数据中注入一些噪声。包括随机噪声、拉普拉斯噪声等，以使得对于特定个体的贡献难以被还原或识别。

随机化响应：对于每个查询，引入随机性来响应结果。这种随机性使得即使攻击者通过多次查询尝试推断个体的贡献，也难以确切地确定每次查询的具体贡献。

架构：

数据预处理：对原始数据进行预处理，以确保数据的质量和一致性。包括数据清洗、去标识化等步骤。

噪声注入：在进行查询或计算统计信息之前，向数据中注入一定程度的噪声。通过拉普拉斯噪声、高斯噪声等实现。

随机化响应：对于每个查询，引入随机性来响应结果。根据拉普拉斯分布生成随机数，添加到查询结果中。

差分隐私参数：设置差分隐私参数，如差分隐私参数ε。这个参数决定了噪声的量，需要在保护隐私和提供有用信息之间取得平衡。

输出：输出经过隐私保护的结果，其中包含噪声以保护个体隐私

代码示例如下：

import numpy as np

def differential_privacy(query_result, epsilon):
    # Generate Laplace noise
    sensitivity = sensitivity_of_query()  # Sensitivity of query
    scale = sensitivity / epsilon
    laplace_noise = np.random.laplace(0, scale, len(query_result))

    # Add noise to query results
    private_result = query_result + laplace_noise

    return private_result

def query(data):
    # Simulate query operations, such as calculating the average value
    result = np.mean(data)

    return result

def sensitivity_of_query():
    # The sensitivity of the query can be adjusted according to the specific circumstances
    return 1.0

# Sample Data
data = np.array([10, 12, 15, 18, 20])

# Query and apply differential privacy
query_result = query(data)
epsilon = 0.5
private_result = differential_privacy(query_result, epsilon)

# Output Result
print("Query Result:", query_result)
print("Private Result with Differential Privacy:", private_result)