什么是差分隐私？

我们正处于大数据时代，这使得数据隐私的话题更加受到关注。人类每秒产生令人难以置信的数据量，公司利用这些数据进行广泛的应用。随着数据的存储和共享速度达到前所未有的水平，我们需要更多的隐私保护技术。

差分隐私是一种保护个人数据的方法，它比我们传统的方法更有效。它可以被定义为一种系统，通过描述数据集中的群体模式来公开分享信息，同时保密个体的信息。

差分隐私使研究人员和数据库分析师能够从数据库中获取有价值的信息，而不泄露个人的身份信息。这一点至关重要，因为许多数据库包含各种个人信息。

另一种看待差分隐私的方式是，它通过向数据集中注入噪音来创建匿名数据。引入的噪音有助于保护隐私，同时仍然允许分析师可靠地使用数据。

你可以有两个几乎相同的数据集。一个包含你的个人信息，另一个不包含。使用差分隐私，你可以确保统计查询产生特定结果的概率在两个数据库中是相同的，无论查询是在哪个数据库上执行。

差分隐私如何工作？

差分隐私的工作原理是通过引入一个隐私损失或隐私预算参数，通常表示为ε（epsilon），到数据集中。这些参数控制添加到原始数据集中的噪音或随机性的量。

例如，假设你有一个数据集的列中有“是”/“否”答案来自个体。

现在，假设你为每个个体抛一个硬币：

• 正面：答案保持不变。
  
• 反面：你再次抛硬币，记录答案为“是”如果正面，否则为“否”，无论真实答案如何。

通过使用这个过程，你向数据中添加随机性。大量数据和噪音添加机制的信息使得数据集在聚合测量方面保持准确。隐私保护通过允许每个个体合理地否认他们的真实答案来实现，这得益于随机化过程。

虽然这是差分隐私的一个简单示例，但它提供了基本的理解。在实际应用中，算法更加复杂。

还需要注意，差分隐私可以在本地实现，即在数据集中存储之前向个体数据添加噪音，或者可以在全局实现，即在收集个体数据后向原始数据添加噪音。

差分隐私的例子

差分隐私被应用于广泛的应用中，例如推荐系统、社交网络和基于位置的服务。

以下是一些大公司如何依赖差分隐私的例子：

• 苹果使用这种方法从设备中收集匿名使用洞察，例如iPhone和Mac。

• Facebook使用差分隐私来收集可以用于有针对性的广告活动的行为数据。

• 亚马逊依赖这种技术来了解个性化的购物偏好，同时隐藏敏感信息。

苹果尤其透明地说明了其使用差分隐私来获取用户洞察同时保护用户隐私的做法。

“苹果采用并进一步开发了一种被学术界称为本地差分隐私的技术，做了一件非常令人兴奋的事情：在帮助保护个别用户的隐私的同时，获得对许多苹果用户的洞察。它是一种使苹果能够了解用户社区而不了解社区中的个体的技术。差分隐私在信息与苹果共享之前就将其转换为使苹果无法重现真实数据的形式。”

– 苹果的差分隐私概述

差分隐私的应用

由于我们生活在这个大数据时代，数据泄露威胁着政府、组织和公司。同时，今天的机器学习应用依赖于需要大量训练数据的学习技术，通常来自个体。研究机构也使用和共享包含机密信息的数据。不当地泄露这些数据可能会给个体和组织带来许多问题，并可能导致民事责任。

像差分隐私这样的正式隐私模型解决了这些问题。它们被用来保护个人信息、实时位置等。

通过使用差分隐私，公司可以访问大量敏感数据用于研究或商业用途，而不损害数据。研究机构也可以开发特定的差分隐私技术来自动化云共享社区中的隐私流程，这些社区越来越受欢迎。

为什么使用差分隐私？

差分隐私提供了几个主要特性，使其成为分析私人数据同时确保隐私的优秀框架：

• 量化隐私损失：差分隐私机制和算法可以测量隐私损失，使其可以与其他技术进行比较。

• 组合：由于可以量化隐私损失，因此可以分析和控制多个计算中的隐私损失，从而实现不同算法的开发。

• 群体隐私：除了个体层面，差分隐私还允许在更大的群体中分析和控制隐私损失。

• 后处理安全：差分隐私不会被后处理所损害。例如，数据分析师不能计算差分隐私算法的输出函数并使其变得不那么不同ially 私有。

差分隐私的益处

正如我们之前提到的，差分隐私比许多传统的隐私技术更好。例如，如果所有可用的信息都是可识别信息，差分隐私使得识别所有数据元素变得更容易。它还能够抵抗基于辅助信息的隐私攻击，防止对去识别数据的攻击。

差分隐私的一个最大益处是，它是组合的，这意味着可以计算在同一数据上进行两个不同ially 私有分析的隐私损失。这是通过对两个分析的个体隐私损失进行求和来实现的。

虽然差分隐私是一种新工具，并且在研究社区以外可能很难实现，但易于实施的数据隐私解决方案正在变得更加容易获取。我们应该在不久的将来看到越来越多这样的解决方案被提供给更广泛的公众。