差分隐私算法python

根据提供的引用内容，差分隐私算法是一种保护隐私的算法，可以在不暴露原始数据的情况下对数据进行分析。下面是一个简单的差分隐私Laplace机制的Python实现：

import numpy as np

def laplace_mech(data, sensitivity, epsilon):
    beta = sensitivity / epsilon
    noise = np.random.laplace(0, beta, len(data))
    return data + noise

其中，`data`是原始数据，`sensitivity`是数据的敏感度，`epsilon`是隐私预算。这个函数返回添加了拉普拉斯噪声的数据。