29、差分隐私与风险分析：系统变化下的应对策略

白露未晞593

于 2025-10-30 12:44:56 发布

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分类专栏：安全分析与设计精要文章标签：差分隐私风险分析系统变化

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差分隐私与风险分析：系统变化下的应对策略

1. 差分隐私相关机制与研究进展

差分隐私在保护数据隐私方面发挥着重要作用，在一些场景中，涉及到特定的机制来保障数据隐私与信息安全。例如，在一个城市中针对候选人得票较多的情况，有如下两种机制：
| 机制 | 输入/输出 | A | B | C | D | E | F |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| M1: 截断几何机制 | A | 0.535 | 0.060 | 0.052 | 0.046 | 0.040 | 0.267 |
| | B | 0.465 | 0.069 | 0.060 | 0.053 | 0.046 | 0.307 |
| | C | 0.405 | 0.060 | 0.069 | 0.060 | 0.053 | 0.353 |
| | D | 0.353 | 0.053 | 0.060 | 0.069 | 0.060 | 0.405 |
| | E | 0.307 | 0.046 | 0.053 | 0.060 | 0.069 | 0.465 |
| | F | 0.267 | 0.040 | 0.046 | 0.052 | 0.060 | 0.535 |
| M2: 自定义机制 | A | 2/7 | 1/7 | 1/7 | 1/7 | 1/7 | 1/7 |
| | B | 1/7 | 2/7 | 1/7 | 1/7 | 1/7 | 1/7 |
| | C | 1/7 | 1/7 | 2/7 | 1/7 | 1/7 | 1/7 |
| | D | 1/7 | 1/7 | 1/7 | 2/7 |