python差分隐私算法代码

以下是一个使用Python实现拉普拉斯机制的差分隐私算法示例代码：

import numpy as np

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

这个代码实现了一个基本的拉普拉斯机制，其中：

- `data` 是输入的原始数据，可以是一个NumPy数组或列表等格式。
- `epsilon` 是隐私预算，用于控制噪声的强度和分析结果的准确性。`epsilon` 越小，噪声越大，隐私保护效果越好，但分析结果的准确性也越低。
- `sensitivity` 是数据敏感度，用于计算噪声的比例。敏感度越高，噪声越大，隐私保护效果也越好。
- `beta` 是计算噪声比例的参数，等于 `sensitivity / epsilon`。
- `noise` 是从拉普拉斯分布中生成的噪声数组，长度与原始数据相同。
- 最后返回的结果是加入噪声后的数据。

当然，这只是一个基本的示例代码，实际应用中还需要考虑更多因素，如噪声的分布、数据类型的不同、多维数据的处理等等。