حریم خصوصی متفاوت به یک چارچوب استاندارد برای اعمال حفاظت از حریم خصوصی فردی شدید تبدیل شده است. این روشی کنترل‌شده برای وارد کردن نویز کالیبره‌شده در مجموعه‌های داده حساس فراهم می‌کند تا هر تحلیل آماری انجام شده با خواسته‌های قانونی فعلی مانند GDPR یا CCPA همسو شود. ایده اصلی پشت DP این است که افزودن یا حذف هر فرد از یک مجموعه داده حساس نباید به طور قابل توجهی بر نتیجه تجزیه و تحلیل تأثیر بگذارد. این ویژگی تضمینی قوی برای حفظ حریم خصوصی ارائه می‌کند و به تحلیلگران و دانشمندان اجازه می‌دهد از حملات پیوندی که در بسیاری از حوزه‌ها مانند تحقیقات، پزشکی، سرشماری و مالی بسیار مهم است، جلوگیری کنند. در این آموزش، نحوه عملکرد این چارچوب ریاضی، نحوه اجرای آن و ایده های مهم مرتبط را بررسی خواهیم کرد. در پایان، ما همچنین برخی از نسخه‌های خصوصی متفاوت بازی‌هایی مانند Guess Who و Wordle را که برای تقویت درک شما از بودجه‌های epsilon و حریم خصوصی طراحی شده‌اند، بررسی خواهیم کرد.
چرا ما به حریم خصوصی متفاوت نیاز داریم؟
حریم خصوصی دیفرانسیل از محاسبات تصادفی برای حفظ حریم خصوصی افراد استفاده می کند. این بدان معنی است که هر بار که یک آمار خصوصی متفاوت (مانند میانگین) یک مجموعه داده را محاسبه می کنید، هر بار نتیجه متفاوتی دریافت می کنید که نزدیک به ارزش واقعی آمار.
برای اینکه هر نتیجه واقعاً برگشت ناپذیر باشد، DP…