图3 相关概念 隐私保护预算 从差分隐私保护的定义可知，隐私保护预算ε用于控制算法M在邻近数据集上获得相同输出的概率比值，反映了算法M所的隐私保护水平，ε越小，隐私保护水平越高。...0x03 总结 上面只是差分隐私保护的简单应用，要想应用在生产环境中，还需要针对具体场景对算法进一步改造，但差分隐私保护的思想是不变的。...[6] 在这个意义上，差分隐私的出现可以说是具有重大意义的，它将隐私保护这一工程问题进行抽象，变为数学问题， 本文介绍了中心化的差分隐私方法，引出了主流的拉普拉斯机制和指数机制，关于机制实现ε-差分隐私保护的数学证明...而背景介绍中Google、苹果等公司采用的本地化差分隐私方法，是差分隐私保护的另一分支，在本地化差分隐私中，由于没有全局敏感度的概念，因此本文介绍的拉普拉斯机制和指数机制不再适用，大多数方案采用随机响应机制...“差分隐私保护及其应用.”
这个框架现已成功和深度学习结合，并在多个需要保障隐私的深度学习任务中达到最高准确率。 什么是差分隐私 在这个大数据时代，如何妥善获取和使用与真人相关的数据，渐渐成为迫切需要解决的问题。...Cynthia Dwork, Frank McSherry, Kobbi Nissim 和 Adam Smith 四位科学家定义了「差分隐私」（以下缩写为 DP），来严谨地分析隐私这个概念。...在有限的隐私预算下，很多时候隐私算法的性能表现会不如人意。 深度学习经常需要敏感的个人信息来训练。现存的差分隐私定义以及隐私模型都试图在性能和隐私中找到一个平衡。...这导致了隐私算法的性能通常远逊于非隐私算法。 高斯差分隐私 Gaussian differential privacy (GDP) 是最近被提出的一种隐私表示方法。...作为 f-DP 的一个重要案例，作者随后介绍了高斯差分隐私（GDP）来区分两个高斯分布。根据中心极限定理（CLT），任何基于假设检验的隐私定义在极限情况下都会收敛于 GDP。
2016年，差分隐私从研究论文一跃成为科技新闻头条，在WWDC主题演讲中，苹果工程副总裁Craig Federighi宣布苹果使用这一概念来保护iOS用户隐私。...目前，google的chrome以及apple的ios中均使用了差分隐私技术，最近一段时间，我也一直在看差分隐私的相关文献。 差分隐私（differential privacy）是一种隐私保护的技术。...但是由于公民的个人隐私问题，数据中心不能直接公布原始数据，需要对这些数据进行隐私保护处理，隐私保护处理的方法使用的是差分隐私技术。 经过差分隐私处理后，若再对该数据集进行查询，则可以有效保护个人隐私。...差分隐私技术的主要原理并不复杂，就是向原始数据中，添加符合拉普拉斯分布的噪声，这样原始数据中就多了一些噪声数据。再将添加噪声后的数据公布给专家，就可以有效的保护个人隐私。...如果不进行差分隐私保护的，那么攻击者只要对两次查询做减法，就知道第100个人的具体年龄，这就是差分攻击。
差分隐私学习笔记。...差分隐私定义 差分隐私技术是最近研究比较多的一种保护方法，其思想是在数据的采集或发布前，对数据进行扰动（Perturbation）添加噪声，从而可以隐藏真实数据，避免具有背景知识的攻击者通过猜测...差分隐私保护技术给出了数据隐私保护程度及数据可用性之间的严格数学定义模型： 算法A是满足_ε_的差分隐私算法（ε-DP），其中ε ≧0，当且仅当对于任意两个只相差一个元素的相邻数据集D，D’，都满足如下公式...ε称为隐私预算（budget）。通常而言，隐私预算越小，对数据的隐私保护程度越大，但是数据的可用性越差；隐私预算越大，数据的可用性越好，但是隐私保护能力越差。...差分隐私实际上也正是隐私保护程度和数据可用性之间的权衡。 注意，这个定义只对随机算法有意义。给出确定性输出的算法都不适合差分隐私。
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 隐私保护是机器学习领域的重要伦理问题之一，而差分隐私（DP）是行之有效的隐私保护手段。那么，如何方便地使用差分隐私来训练机器学习模型呢？...近日，Facebook 开源了一个新型库 Opacus，它支持使用差分隐私来训练 PyTorch 模型，扩展性优于目前的 SOTA 方法。...，该库支持以最少代码更改来训练模型； 差分隐私科学家：Opacus 库易于实验和修复，这允许他们专注于更重要的事。...差分隐私是一个具备数学严谨性的框架，可用于量化敏感数据的匿名化。...具体来说，Opacus 的重点是差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）。该算法的核心思想是：通过干预模型用来更新权重的参数梯度来保护训练集的隐私，而不是直接获取数据。
本期技术视点，我们将介绍差分隐私这一较为成熟的隐私保护手段，并分步解释其采用的随机化技术。...1 差分隐私保护 一般来说，隐私只针对个体用户，而不针对用户群体。隐私保护只需要保护个体用户的属性，而无需保护用户群体的属性。通过对公开的用户群体数据进行分析也无法推测出个体用户的信息。...其中，差分隐私技术是一种较为成熟的隐私保护手段。差分隐私的提出是为了应对差分攻击。举个例子来说，通过应用差分隐私保护技术。...攻击者即使知道100个人的平均薪水和其中99人的平均薪水，他也不能通过对比（差分）这两个信息来获得另外1个人的薪水信息。 差分隐私保护技术主要通过加入随机性来完成。...差分隐私采用的随机化技术，需要在隐私保护和数据可用性之间达成一个平衡。
上一期我们介绍了差分隐私这种隐私保护手段。在2020年“全球十大突破性技术”的评选中，差分隐私和数字货币都出现在了这份榜单上。...简单来说，差分隐私技术是一种较为成熟的隐私保护手段，这一技术的提出是为了应对差分攻击。...图片来源于网络 差分隐私保护技术主要通过加入随机性来完成，所采用的随机化技术，需要在隐私保护和数据可用性之间达成一个平衡。...上期回顾：本体技术视点 | 差分隐私这种隐私保护手段，为何获得了技术巨头的青睐？（上） 本期我们将继续讨论 Google 的差分隐私技术 RAPPOR，从服务器端、参数选择方面继续探讨。...3 结语 差分隐私作为一种本地化数据隐私保护技术，可以很好地保护用户信息不被泄漏，充分保护个体信息安全性。
一、差分隐私的概念 差分隐私是为了解决差分攻击而引入的解决方案，它可以有效防止研究人员从查询接口中找出自然人的个人隐私数据。...差分隐私主要适用于统计聚合数据（连续的数值，或离散的数值），如交互式统计查询接口、API接口、用户侧数据统计等。 差分攻击：是通过比较分析有特定区别的明文在通过加密后的变化传播情况来攻击密码算法的。...差分攻击是针对对称分组加密算法提出的攻击方法，看起来是最有效的攻击DES的方法 二、差分隐私应用举例 为了防止攻击者利用减法思维获取到个人隐私，差分隐私提出了一个重要的思路：在一次统计查询的数据集中增加或减少一条记录...ε被称为隐私保护预算，用于控制隐私保护算法A()在邻近数据集上获得相同输出的概率比值。ε越小，隐私泄露的风险就越小，但是引入的噪声就越大，输出的数据集的研究价值也越小。...三、差分隐私噪声添加机制 通常使用如下机制来实现差分隐私保护： ● 拉普拉斯（Laplace）机制，在查询结果里加入符合拉普拉斯分布的噪声（也可以在输入或中间值加噪声），用于保护数值型敏感结果；
摘要在人工智能快速发展的背景下，模型训练对数据隐私保护提出了新的挑战。本文探讨了如何通过联邦学习、差分隐私等方法，在保障用户数据隐私的同时，实现AI模型的高效训练。...差分隐私技术差分隐私通过添加噪声保护单个数据点隐私，同时确保整体模型效果。...隐私预算 epsilon： 控制噪声强度，值越小隐私保护越强，但数据精度可能下降。示例输出： 打印原始数据和添加噪声后的数据，直观显示差分隐私的效果。...联邦学习与差分隐私结合案例通过结合联邦学习和差分隐私，可以在实现模型训练的同时有效保护数据隐私。...差分隐私会影响模型性能吗？会有一定影响，但合理调整噪声级别可以权衡隐私与性能。总结通过联邦学习与差分隐私技术，可以在保护数据隐私的同时，完成高效的AI模型训练。开发者应根据具体需求选择合适的技术方案。
本文将探讨图像与视频隐私保护技术的发展历程，包括关键技术、应用实例以及未来的发展方向。I. 引言在数字时代，图像和视频已成为我们日常生活的一部分。...然而，随着技术的进步，隐私保护成为了一个日益严峻的问题。从个人照片到监控视频，隐私泄露的风险无处不在。隐私保护技术的发展，旨在解决这一问题，保护个人隐私不受侵犯。II....图像与视频隐私保护技术III.A 数据脱敏技术数据脱敏技术是隐私保护中的一种关键方法，它涉及对敏感数据进行处理，以减少或消除个人隐私信息的泄露风险。...这种方法在不损害图像整体质量的同时，有效地保护了个人隐私。III.B 匿名化处理匿名化处理是另一种隐私保护技术，它通过去除或替换图像和视频中的可识别信息来实现隐私保护。...IV.B 监控视频的隐私保护监控视频是另一个隐私保护的重要领域，尤其是在公共安全和交通监控等方面。数据脱敏技术在监控视频中的应用可以有效地保护被监控者的隐私，同时不损害监控系统的主要功能。
【引子】用户的隐私保护涉及多个方面，用户行为的隐私保护更是一个难点。...那么，如何在用户进行信息检索时保护用户的隐私呢？这或许会涉及到一种名为隐私信息检索的技术。 什么是隐私信息检索？...对于那些希望完全保护自己隐私的用户，这种简单的解决方案是最佳的。...计算型隐私信息检索方案之所以具有吸引力，是因为它们避免了维护数据库的复制副本的需要，并且不会对用户隐私造成损害。 结论 近年来，隐私信息检索已经成长为一个庞大而深入的领域，并与其他领域相连。...【关联阅读】 隐私计算与区块链的融合思考 隐私计算中可信执行环境的一知半解 隐私计算之全同态加密 隐私计算中的联邦学习 从隐私到隐私计算 与代码无关的网络安全 放心用吧！
隐私政策的大纲 隐私政策的大纲并未有太多要求，但是要包含《个人信息保护规范》的要求，一般内容必须有主要说明包括：个人信息收集，个人信息存储，个人信息使用，个人信息共享、转让、披露，主体权利，安全保护，未成年人保护等...《规范》还要求运营者需要设立个人信息保护负责人角色，在GDPR中也被称为DPO。我个人认为在隐私保护中，该角色可以是一个人也可以是一个小组，定期查看和处理隐私政策中公示的电话或邮箱中的投诉和意见。...再或者登录时候的验证码也可以作为登录功能项的一部分。 业务功能和收集的个人信息类型都不能使用“等”这类字样。也就是说必须明确到底有多少功能，到底收集多少类信息。...从目前的隐私保护要求来看，如果我注销或删除我的个人信息，那么该企业将不能留存我的征信，IP，设备信息，因为这都属于隐私信息，但是风控又是互联网包括金融不能或缺的功能。...十一、 未成年人保护 未成年人保护是18岁以下未成年人，可以在隐私政策中声明，主要原则是使用APP前必须征得监护人同意。14周岁以下的儿童保护条款一般需要单独声明，并能在隐私政策中引用。
题目描述：输入一个长度为n的整数序列。 接下来输入m个操作，每个操作包含三个整数l, r, c，表示将序列中[l, r]之间的每个数加上c。 请你输出进行完...
定义一个差分数组dif和原数组a 特别地 dif[1] = a[1] 接下来每个数定义为 dif[i] = a[i] - a[i-1] 性质 差分数组前 i 项和等于第...+dif[i] sum的差分数组为第i项的值 a[i] = sum[i] - sum[i-1] 修改区间时转换为点修改 (l,r) +n --> dif[l]+=n
安全隐私.jpg 数据安全自古有之，并不是一个全新的概念。冷兵器时代的战争就非常关注情报，通过情报可以了解竞争对手的强项和弱项，从而制定制敌的方法和手段。...而数据保护就是针对这个情报采取的保护措施，确保自身的情报不被泄漏。但随着数据技术的发展，保密工作越来越难，数据安全包括个人隐私问题也是一个非常具有争议的话题。...有些网站比较重视保护个人隐私，会自动删除上传照片的EXIF信息，大数网站只会对照片进行压缩处理，这就容易导致个人信息泄漏。...为了更好地保护数据安全，使数据不被非法分子所利用从而对个人安全、公司安全和社会安全造成威胁，国家需要制定相关的法律法规去约束。...监控软件能够起到看门锁的作用，软件越复杂，相当于安装的锁具越高级，对开锁技能的要求也会越高，从而对数据的保护将更加有效。
个人隐私保护-Bitwarden 背景 Bitwarden 是一个类似 1Password 和 LastPass 的开源密码管理软件，Bitwarden RS 是基于 Rust 语言的一个实现，更轻量一些
设想这样一个场景，一位专家来到你的学校，对着所有同学说：我是一位数据分析专家，我现在要统计你们的一些信息，但是我不会泄露你们的个人隐私，我也不会把这些数据交给公安部门。...这时候，想必没有哪个发生过的大学生会真实的回答，这可是个人隐私，并且极为敏感的个人隐私。 那该怎么办，专家还想要得到真实的数据去研究，但是大学生在现有的隐私保护条件下不愿说出真相。
)差分隐私 而融合了上述两种或以上的差分隐私方法则被称为混合( Hybrid )差分隐私 （1）本地化差分隐私 本地化差分隐私意味着对数据的训练以及对隐私的保护过程全部在客户端就可以实现。...（2）中心化差分隐私 差分隐私方法最初被提出时大多采用中心化的形式，通过-一个可信的第三方数据收集者汇总数据，并对数据集进行扰动从而实现差分隐私。...（3）分布式差分隐私 分布式差分隐私指的是在若干个可信中间节点上先对部分用户发送的数据进行聚合并实施隐私保护，然后传输加密或扰动后的数据到服务器端，确保服务器端只能得到聚合结果而无法得到数据。...）或安全混洗（Secure Shuffling）等方法，在中间节点实现进一步的隐私保护，最终将结果发送至服务器端。...本地化、中心化与分布式差分隐私的区别与联系如表所示： （4）混合差分隐私 混合差分隐私方案由Avent等提出，它通过用户对服务器信任关系的不同对用户进行分类。
1月28日，iDASH-2021国际隐私计算大赛结果正式公布，腾讯云Angel PowerFL和腾讯安全联合项目团队提交的方案，凭借领先的模型准确率和最快的推理速度获得差分隐私赛道冠军。...“IDASH赛事” iDASH比赛是隐私计算国际最权威的比赛，已经举办八届，是由美国国立卫生研究院 (NIH) 主办，专注于云环境下的隐私计算问题和面向隐私保护的机器学习问题，已成为全球基因组数据隐私保护和安全共享领域最高规格的国际竞赛...“模型准确率” 其中，在差分隐私赛道，大赛组委会要求参赛团队实现基于差分隐私的两方横向联邦学习模型训练，用于通过已知表型样本预测野生型转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病。...这里的主要挑战是要满足差分隐私要求，训练数据具有很稀疏的特征，并且两方拥有的数据是非独立同分布的。...值得一提的是，iDASH-2021差分隐私赛道吸引了来自世界各地的30个顶级团队报名参与竞逐，其中有9个参赛团队提交了技术方案和实现代码，并获得了有效的比赛成绩。
隐私集合交集算法：追踪广告效果&保护用户隐私 Part 1 大数据隐私保护 分享专家： 南开大学 刘哲理教授 内容简介： 随着云计算和大数据能力的增强，我们已经步入了一个基于智能的方法，挖掘数据价值的时代...在有效地利用数据下，智能科技确实给我们带来了不少便利，但数据的滥用也有可能侵犯我们的隐私。今天南开大学的刘哲理教授将给我们讲讲大数据下如何进行隐私的保护。...阅读原文”或打开“哔哩哔哩” 搜索关注“Wiztalk”， 一起开启科普知识分享“新视界”~ ---- — 关于Wiztalk — Wiztalk是腾讯高校合作团队打造的一个短视频知识分享系列，每集10分钟左右
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