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        淺析密碼學的差分隱私技術

        編輯:易聯通達時間:2022-07-12 23:32:03網址:www.heima9.cn

             

         隱私 (英語: differential privacy )是 密碼 中的一種 手段 ,旨在提供一種當從 統計數據庫 查詢 時,最大化數據查詢的 準確性 ,同時最大限度減少識別其 記錄 的機會。

        差分隱私(Differential Privacy),簡稱DP,旨在傳輸的梯度信息中加入隨機噪聲,并將其查詢操作的實際結果隱藏起來或者模糊化,直至無法區分,從而實現對私密數據的保護。

        加入噪音一般有,拉普拉斯機制,指數機制和高斯機制。用的最多的是拉普拉斯機制。

        1、多方安全計算:基于密碼學的隱私計算技術; 2、聯邦學習:人工智能與隱私保護技術融合衍生的技術; 3、可信執行技術(TEE):代表的基于可信硬件的隱私計算技術。

        混淆電路、秘密分享、不經意傳輸等作為底層密碼學技術,同態加密、零知識證明、差分隱私等作為輔助技術的相對成熟的技術體系。

        差分隱私與其他隱私計算的聯系是什么? 1、差分隱私是隱私計算中技術的一種,與同態加密,數據脫敏,混淆電路等算法同級別。每種技術側重點不同,前面也提到了,差分隱私更關注結果,對于隱私計算的過程沒有保護。 2、安全多方計算,聯邦學習都可以用差分隱私,它們相當于是隱私計算的一個子集,差分隱私是這個子集中的一個元素,或者說是子集的子集。 3、安全多方計算在我看來更像是一個協議,可被用于聯邦學習中。聯邦學習更像是一個隱私計算的框架,可用其他技術,包括TEE。在隱私計算體系結構中我感覺算法應用基本都是描述聯邦學習的。

         

          

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