From cf9f208e48c7395da2eb9a6f7c562b666e0dfbee Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: ZhidanLiu Date: Fri, 29 May 2020 11:43:52 +0800 Subject: [PATCH] modify tutorial of differential privacy --- tutorials/source_zh_cn/advanced_use/differential_privacy.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/differential_privacy.md b/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/differential_privacy.md index 2535f2f381..96a9e400e8 100644 --- a/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/differential_privacy.md +++ b/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/differential_privacy.md @@ -2,7 +2,7 @@ ## 概述 -差分隐私是一种保护用户数据隐私的机制。什么是隐私，隐私指的是单个用户的某些属性，一群用户的某一些属性可以不看做隐私。例如：“抽烟的人有更高的几率会得肺癌”，这个不泄露隐私，但是”张三抽烟，得了肺癌“，这个就泄露了张三的隐私。如果我们知道A医院，今天就诊的100个病人，其中有10个肺癌，并且我们知道了其中99个人的患病信息，就可以推测剩下一个人是否患有肺癌。这种窃取隐私的行为叫做差分攻击。差分隐私是防止差分攻击的方法，通过添加噪声，使得差别只有一条记录的两个数据集，通过模型推理获得相同结果的概率非常接近。 +差分隐私是一种保护用户数据隐私的机制。什么是隐私，隐私指的是单个用户的某些属性，一群用户的某一些属性可以不看做隐私。例如：“抽烟的人有更高的几率会得肺癌”，这个不泄露隐私，但是“张三抽烟，得了肺癌”，这个就泄露了张三的隐私。如果我们知道A医院，今天就诊的100个病人，其中有10个肺癌，并且我们知道了其中99个人的患病信息，就可以推测剩下一个人是否患有肺癌。这种窃取隐私的行为叫做差分攻击。差分隐私是防止差分攻击的方法，通过添加噪声，使得差别只有一条记录的两个数据集，通过模型推理获得相同结果的概率非常接近。 **机器学习中的差分隐私** -- Gitee