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。