差分隐私 python实现
时间: 2023-07-07 15:37:50 浏览: 57
差分隐私是一种保护隐私的方法,它通过在数据中添加噪声来保护个人隐私。下面是差分隐私的 Python 实现示例:
首先,我们需要导入必要的库:
```python
import numpy as np
import random
```
然后,我们可以定义一个函数来实现差分隐私:
```python
def add_noise(data, epsilon, sensitivity):
"""
:param data: 数据
:param epsilon: 隐私预算
:param sensitivity: 敏感度
"""
beta = sensitivity / epsilon
noise = np.random.laplace(0, beta, len(data))
return data + noise
```
该函数接受三个参数:
- 数据(data):要添加噪声的数据。
- 隐私预算(epsilon):用于控制噪声大小的参数。较大的 epsilon 值表示较小的噪声。
- 敏感度(sensitivity):表示数据的最大可能变化量。例如,如果数据表示年龄,则敏感度为 1,因为最大可能的变化量为 1。
接下来,我们可以使用该函数来添加噪声:
```python
data = [1, 2, 3, 4, 5]
epsilon = 1.0
sensitivity = 1.0
noisy_data = add_noise(data, epsilon, sensitivity)
print(noisy_data)
```
在这个示例中,我们使用了一些简单的数据,epsilon 和 sensitivity 的值也很小。在实际应用中,这些值可能需要根据具体情况进行调整。
最后,我们可以比较添加噪声前后的数据差异:
```python
print("Original data:", data)
print("Noisy data:", noisy_data)
print("Difference:", np.abs(data - noisy_data))
```
该代码将打印出原始数据、添加噪声后的数据以及两者之间的差异。
希望这个示例可以帮助你理解差分隐私的 Python 实现。
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