用拉普拉斯机制向隐私数据统计信息添加噪声实现差分隐私保护时，给定ε怎么通过噪声所服从的概率密度函数
得到具体的噪声值？
拉普拉斯噪音机制、差分隐私保护
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qq_36653119 2017-03-09 13:00关注这里并不是通过概率密度函数来添加噪声的而是通过它的逆累计分布函数来产生噪声。A(x)=f(x)+n. n是服从laplace的噪音；n~laplace(u=0,b)分布;b=▽f/ε;不过应用中b值不一定是这个取法；
根据Dwork给的两种方案。（见 A Firm Foundation for Private Data Analysis）；评论 打赏解决 1无用举报 分享
- 2023-03-26 09:27回答 1 已采纳 这个我有个英文的你可以看看
- 2023-02-27 18:29回答 1 已采纳 我记得一般那个教科书上有吧，我当时学的教科书上有常见的问题，我给你找找在研究挤压流的流体动力学问题中，通常需要将物理量从频域（如傅里叶变换）转换回时域，这个过程就是逆变换。在进行逆变换的过程中，需要求
- 2021-11-22 23:41回答 1 已采纳 懒得计算，给你程序和结果吧，java的相关包没学过，给你个python版本的 # encoding=utf-8 import numpy as np from scipy import signal
- 2021-02-07 14:11晓_晨的博客 随着大数据时代的到来，人们在便利和隐私之间的矛盾在不断放大。本文介绍了差分隐私的基本概念，让大家能理解差分隐私的思想，并且带大家理解如何使用拉普拉斯分布来实现差分隐私。
- 2022-07-19 15:07回答 2 已采纳 可以看这个：实验四 图像频域平滑与锐化（Python实现）_ReadyGo!!!的博客-CSDN博客_python图像锐化 import random import numpy as np impor
- 2021-02-06 16:23回答 1 已采纳 Mat markers = Mat::zeros(src.size(), CV_32SC1); imshow("my markers", markers * 1000); 这个im
- 2017-02-15 12:33回答 2 已采纳 C#的property属性，只读，如果要可写还需要有set http://www.cnblogs.com/DannyShi/p/4475726.html
- 2021-01-14 10:34针对现有轨迹差分隐私保护发布方法面临的独立噪声容易被滤除的问题，提出一种轨迹差分隐私发布方法——CLM。CLM 提出一种相关性拉普拉斯机制，利用高斯噪声通过特定的滤波器，产生与原始轨迹序列自相关函数一致的...
- 2021-12-06 16:37粥粥粥少女的拧发条鸟的博客 差分隐私代码实现系列（四）写在前面的话回顾差分隐私（Differential Privacy）拉普拉斯机制（The Laplace Mechanism）多少噪音就足够了？(How Much Noise is Enough?)总结 写在前面的话 书上学来终觉浅，绝知此事要...
- 2021-01-02 16:24Laplace分布定义： 下面先给出Laplace分布实现代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def laplace_function(x,beta): result = (1/(2*beta)) * np.e**(-1*(np.abs(x)/beta)) ...
- 2021-11-13 15:16佛耶_的博客 ε-差分隐私之拉普拉斯噪声机制 差分隐私的描述 1-范式的定义：使用matlab调用函数norm(x, 1) 更多范式见 范式 差分隐私的定义应该满足 拉普拉斯噪声的证明全过程如下： DP方向差分隐私证明是基本入门！！...
- 2023-03-21 13:21高山莫衣的博客 综上所述，将拉普拉斯噪声添加到 Latent Factor Models 的目标函数中可以保护合成数据的差分隐私。视为向每个元素添加了拉普拉斯噪声的数据集。因此，我们需要考虑添加的噪声对距离的影响。这意味着添加的噪声对目标...
- 2021-01-14 08:06启动Reduce分任务合并满足更新要求的分目标更新模型，并加入拉普拉斯随机噪声实现差分隐私保护。根据差分隐私保护原理，证明了算法满足ε-差分隐私保护要求。实验表明该算法具有明显的效率优势并有较好的数据可用性...
- 2022-11-04 22:39实验室里哈啤酒的博客 给对于两个数据集D和D’，D和D’相差一条记录，记作|DΔD'|≤1，一个随机算法A，S为A在D和D’数据集上输出的结果，S∈range(A)，符合下面的公式，则称A满足e-DP差分隐私:Pr[]是隐私被泄露的概率，e是指隐私保护参数...
- 2021-01-14 14:36提出一种基于随机森林的差分隐私保护算法DiffPRFs，在每一棵决策树的构建过程中采用指数机制选择分裂点和分裂属性，并根据拉普拉斯机制添加噪声。在整个算法过程中满足差分隐私保护需求，相对于已有算法，该方法无需...
- 2021-01-14 15:13为提高隐私保护程度，对匿名化划分的数据添加拉普拉斯噪声，扰动个体数据真实值，以实现差分隐私保护模型的要求。通过聚类，分化查询函数敏感性，提高数据可用性。对算法隐私性进行证明，并实验说明发布数据的可用性...
- 2023-05-24 17:5033Chenxx的博客 差分隐私的三种机制
- 2023-04-25 16:28Michael_Lzy的博客 差分隐私，拉普拉斯机制和高斯机制的证明
- 2022-04-22 19:23RenLJ1895的博客 差分隐私是通过向查询结果中添加一个随机噪声来保护隐私的，这个噪声是一个随机变量，服从某种分布。
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