差分隐私 高斯 的matlab代码

以下是一个简单的差分隐私高斯机制的 MATLAB 代码示例：

% 隐私预算
epsilon = 1;

% 数据库大小
db_size = 1000;

% 查询结果
query_result = 500;

% 灵敏度
sensitivity = 1;

% 噪声参数
sigma = sensitivity / epsilon;

% 添加高斯噪声
noisy_result = query_result + randn() * sigma;

% 输出结果
disp(['查询结果: ' num2str(query_result)]);
disp(['添加噪声后的结果: ' num2str(noisy_result)]);

在这个示例中，我们首先设置了隐私预算 epsilon 和数据库大小 db_size，然后计算了查询结果 query_result 的灵敏度 sensitivity。接下来，我们使用噪声参数 sigma 添加高斯噪声到查询结果中，得到了最终的查询结果 noisy_result。最后，我们输出了原始结果和添加噪声后的结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中还需要考虑更多因素，如数据归一化、多维数据等等。

相关问题

差分隐私 matlab代码 加入高斯噪声

以下是一个简单的差分隐私实现的 Matlab 代码，其中加入了高斯噪声：

% 原始数据
data = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15];

% 隐私参数
epsilon = 1;
sensitivity = 2;

% 计算噪声的标准差
sigma = sensitivity / epsilon;

% 加噪
noisy_data = data + normrnd(0, sigma, size(data));

% 输出加噪后的结果
disp("原始数据：");
disp(data);
disp("加噪后的数据：");
disp(noisy_data);

代码的核心部分是 `normrnd(0, sigma, size(data))`，它使用了 Matlab 内置的 `normrnd` 函数来生成高斯噪声。其中，`0` 表示噪声的均值为 0，`sigma` 表示噪声的标准差，`size(data)` 表示生成与原始数据大小相同的噪声。

注意，这只是一个简单的实现示例。在实际应用中，可能需要针对具体的数据类型和隐私需求进行更复杂的处理。

高斯差分matlab代码

以下是使用matlab实现高斯差分的示例代码：

% 读入图像并转换为灰度图像
img = imread('test.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);

% 高斯模糊处理
sigma1 = 2;
sigma2 = 4;
img1 = imgaussfilt(grayImg,sigma1);
img2 = imgaussfilt(grayImg,sigma2);

% 计算DoG图像
dogImg = img1 - img2;

% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1);imshow(img);title('原始图像');
subplot(2,2,2);imshow(grayImg);title('灰度图像');
subplot(2,2,3);imshow(img1);title('高斯模糊图像1');
subplot(2,2,4);imshow(img2);title('高斯模糊图像2');

figure;
subplot(1,2,1);imshow(dogImg);title('DoG图像');
subplot(1,2,2);imhist(dogImg);title('DoG图像的直方图');

其中，`sigma1`和`sigma2`分别为两个高斯模糊核的标准差，可以根据实际情况进行调整。`dogImg`为计算得到的DoG图像，使用`imshow`函数可以将其显示出来。另外，为了更好地观察DoG图像的特征，可以使用`imhist`函数绘制它的直方图。