本地差分隐私python实现

本地差分隐私是一种数据保护技术，它允许数据分析员在收集和处理数据时不直接暴露个体的信息，而是通过添加随机噪声来保护用户的隐私。在Python中，有一些库可以帮助你实现本地差分隐私，例如：

1. `diffprivlib`：这是一个专门用于实现差分隐私的Python库，它提供了一套简单易用的API，支持多种算法，如Laplace机制、指数机制等。

from diffprivlib import LaplaceMechanism

# 创建一个Laplace Mechanism实例
dp_laplace = LaplaceMechanism()

# 对数据进行加噪
noisy_value = dp_laplace.randomise(5)  # 原始值5加上差分隐私噪声

2. `opendp`：这是由加州大学伯克利分校OpenDP项目提供的另一个流行库，它也支持本地差分隐私计算，适用于更复杂的隐私设置和统计分析任务。

from opendp import privacy_calibrator, moments accountant

# 初始化PrivacyBudgetAccountant
accountant = privacy_calibrator.GaussianAccountant()

# 使用加噪声函数
noisy_sum = accountant.noisy_sum([1, 2, 3], epsilon=1.0)

相关问题

本地差分隐私结合联邦学习代码

以下是一份基于 PyTorch 和 PySyft 框架的本地差分隐私联邦学习代码示例。其中使用了 MNIST 数据集作为示例数据集，仅供参考。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms

import syft as sy
from syft.frameworks.torch.dp import pate  # 导入差分隐私模块

# 定义超参数
batch_size = 64
learning_rate = 0.01
epochs = 10
epsilon = 0.1  # 差分隐私系数

# 创建本地和远程工作节点
hook = sy.TorchHook(torch)
bob = sy.VirtualWorker(hook, id="bob")
alice = sy.VirtualWorker(hook, id="alice")
workers = [bob, alice]

# 加载数据集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
                                transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])
train_dataset = datasets.MNIST(root="./data", train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root="./data", train=False, download=True, transform=transform)

# 划分数据集
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size)

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv2(x), 2))
        x = x.view(-1, 320)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)

# 实例化模型
model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(1, epochs + 1):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # 将数据和标签分配到两个不同的工作节点上
        data = data.send(bob, alice)
        target = target.send(bob, alice)
        # 每个工作节点上的数据进行随机打散
        data = data.tag("data")
        target = target.tag("target")
        data = data.federate((bob, alice))
        target = target.federate((bob, alice))
        data, target = sy.utils.batch_shuffle(data, target)
        # 将数据和标签分配到模型所在的本地节点上
        model.send(data.location)
        # 本地训练模型
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        model.get()
        # 对模型进行差分隐私处理
        if batch_idx % 10 == 0:
            # 计算敏感度
            sample_rate = batch_size / len(train_loader)
            l1_norms = [layer.abs().sum() for layer in model.parameters()]
            max_l1_norm = max(l1_norms).get()
            sensitivity = max_l1_norm * sample_rate
            # 对模型进行差分隐私处理
            for p in model.parameters():
                noise = torch.randn(p.shape) / sensitivity
                noise = noise.send(data.location)
                p.data += noise
    # 计算模型的准确率
    model.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            data = data.send(bob, alice)
            target = target.send(bob, alice)
            output = model(data)
            test_loss += criterion(output, target).item()
            pred = output.argmax(1)
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
    test_loss /= len(test_loader)
    accuracy = 100. * correct / len(test_loader.dataset)
    print("Epoch: {} Test Loss: {:.6f} Accuracy: {:.2f}%".format(epoch, test_loss, accuracy))

# 使用 PATE 分析模型隐私
data_dep_eps, data_ind_eps = pate.perform_analysis(teacher_preds=predictions, indices=indices, noise_eps=epsilon)
print("Data dependent epsilon:", data_dep_eps)
print("Data independent epsilon:", data_ind_eps)

需要注意的是，本代码示例中使用了 PATE 分析模型隐私，但 PATE 的使用需要满足一定条件，具体可参考 PySyft 官方文档中的介绍。另外，本代码示例仅供参考，实际使用时需要根据需求进行适当修改。

写一个本地差分隐私中的HIO算法代码

本地差分隐私中的HIO算法可以用于图像恢复任务，以下是一个简单的Python实现代码：

import numpy as np
from numpy.fft import fft2, ifft2

def hio(image, mask, beta=0.9, threshold=0.01, max_iter=1000, eps=1e-8):
    """
    本地差分隐私中的HIO算法实现
    :param image: 待恢复的图像
    :param mask: 掩模，1表示采样点，0表示未采样点
    :param beta: HIO算法的超参数，取值范围为[0,1]
    :param threshold: 停止条件，表示相邻两次迭代的误差小于该值时停止迭代
    :param max_iter: 最大迭代次数
    :param eps: 避免除以0的极小量
    :return: 恢复后的图像
    """
    m, n = image.shape
    # 初始化
    image = np.random.randn(m, n)
    image = np.abs(image) * np.exp(1j * np.angle(image))
    # 迭代
    for i in range(max_iter):
        # 记录上一次的图像
        last_image = image.copy()
        # 傅里叶变换
        image_fft = fft2(image)
        # 利用掩模进行投影，即只保留采样点
        image_fft = mask * image_fft + (1 - mask) * image_fft / beta
        # 傅里叶反变换
        image = ifft2(image_fft)
        # 保留幅值小于阈值的像素点
        image = np.abs(image) * np.exp(1j * np.angle(image))
        image[np.abs(image) < threshold] = 0
        # 投影到幅值限制范围内
        image = np.maximum(0, image)
        image = np.minimum(1, image)
        # 计算误差
        error = np.linalg.norm(image - last_image) / (np.linalg.norm(last_image) + eps)
        if error < threshold:
            break
    return image

其中，`image`表示待恢复的图像，`mask`表示掩模，`beta`表示HIO算法的超参数，`threshold`表示停止条件，`max_iter`表示最大迭代次数，`eps`是为了避免除以0而添加的一个极小量。函数返回恢复后的图像。