差分隐私 拉普拉斯机制

差分隐私是一种保护个体隐私的方法，通过在数据发布过程中添加噪声来保护敏感信息。拉普拉斯机制是差分隐私中常用的随机化算法之一，它通过向查询结果添加拉普拉斯噪声来实现隐私保护。

下面是一个使用拉普拉斯机制实现差分隐私的示例代码：

import numpy as np

def laplace_mechanism(query_result, sensitivity, epsilon):
    # 计算噪声的尺度
    scale = sensitivity / epsilon
    # 生成拉普拉斯噪声
    noise = np.random.laplace(0, scale)
    # 添加噪声到查询结果
    noisy_result = query_result + noise
    return noisy_result

# 示例：计算平均值的查询
data = [1, 2, 3, 4, 5]
query_result = np.mean(data)
ensitivity = 1  # 平均值的敏感度为1
epsilon = 0.1  # 隐私预算

noisy_result = laplace_mechanism(query_result, sensitivity, epsilon)
print("查询结果：", query_result)
print("添加噪声后的结果：", noisy_result)

在这个示例中，我们计算了数据集的平均值作为查询结果。然后，我们使用`laplace_mechanism`函数向查询结果添加拉普拉斯噪声，其中`sensitivity`表示查询结果的敏感度，`epsilon`表示隐私预算。最后，我们打印出查询结果和添加噪声后的结果。