基础知识 - 指数机制

发布时间:2023-09-01 17:00

目录

1.前言(如何实现差分隐私)

2.指数机制

3.指数机制满足ε-差分隐私定义


1.前言(如何实现差分隐私)

差分隐私是通过随机化的方式来干扰正常的查询,或是对数据集做一些处理. 那么最常规的干扰查询/处理数据的手法,就是加噪音。

一般情况下,数据库的查询可分为两类:数值查询和非数值查询。

1.数值查询:小明的高数考了多少分?

2.非数值查询:小明分最高的是哪一门课?

应对这两种查询,分别有拉普拉斯机制指数机制


2.指数机制

对于非数值查询,需要用指数机制来干扰

在拉普拉斯机制中,我们首先对数据库进行查询,然后在查询结果之上添加一定的噪声使其满足差分隐私的要求。因此,返回的数据通常只是“接近准确”的。那么差分隐私能否允许我们得到真实的结果(实用程序)呢?在这种情况下,指数机制应运而生。

综上:指数机制适用于回答具有任意实用程序和任意非数字范围查询

指数机制是为我们希望选择“最佳”响应的情况而设计的,但直接在计算数量上添加噪声可能完全破坏其价值。例如在拍卖中设定价格,其目标是最大化收益,如果在最优价格上添加少量正噪声(为了保护投标的隐私)可能会大大减少由此产生的收入。为了理解接下来我们举个例子:

假设我们有最够充足的南瓜,想要卖给Alice,Bob,Charlie。他们每个人出价每个南瓜1元或者2元,我们想要定下价格,让我们受益最大。假设我们有一个出价的数据表:

基础知识 - 指数机制_第1张图片

如果我们定价为1元,这个价格在每个人的预算内,那我们能够获得3元(1+1+1);如果我们定价2元,那只有Charlie能买得起,那我们能够获得2元。我们用效用函数(utility function)描述以上信息:

基础知识 - 指数机制_第2张图片

效用函数的值取决于出价表和定价。如果我们想最大化效用,我们应该定价1元。

但是这个定价可能会暴露隐私,假如我们知道Alice比较穷,只出得起1元,Charlie比较富,能出2元,但是不知道Bob的出价情况。但是通过最大化的收益和定价就能推断出Bob的出价。指数机制就能够保证出价者的隐私。

效用函数:

效用函数 \mu\mathbb{N}^{\chi }\times R\rightarrow \mathbb{R} 

效用函数的映射关系为:数据库D \times 不同情况 R(类比上面的price)\rightarrow 效用得分\mathbb{R}                                                                                                                    (类比上面utility)

在上面的例子,查询 f 是“南瓜的单价是多少?”,可能的定价 R 是\left \{ \$ 1,\$ 2 \right \} ,效用得分是收益,对于出价数据库D\mu (D,\$ 1)=3\mu (D,\$ 2)=2

效用函数的全局敏感度和局部敏感度:

效用函数 \mu 的全局敏感度:

对于任意的数据库D和D'效用得分差距的上限,也就是对于所有相邻数据集,某一数据库 D ,其相对拥有最大的效用函数值a,某一数据库 D' 其相对拥有最小的效用函数值b,则效用函数 \mu 的全局敏感度\Delta \mu = a-b

效用函数 \mu 的局部敏感度:

对于一个已知的数据库D,我们要对D运用指数机制进行差分隐私保护。那么对于数据库D和任意与D相邻的数据库D'效用得分差距的上限,也就是数据库D的最大效用函数值a和最小效用函数值b,某一与D相邻的数据库D_{1}' 有最大效用函数值c, 某一与D相邻的数据库D_{2}'有最小效用函数值d,则效用函数 \mu 的局部敏感度\Delta \mu为|a-d|和|b-c|中的较大值

指数机制:

设随机化算法M输入为数据集D,输出为一个实体对象r\in R\mu (D,R)为可用性函数,\Delta \mu为函数\mu (D,R)的敏感度,若以正比于exp(\frac{\epsilon \cdot \mu (D,r)}{2\Delta \mu })的概率从输入中选择并输出r,则算法M是满足\epsilon - 差分隐私的

直接的说就是,以更高的概率选择效用得分更高的输出

应用案例:

假设某基地正在举办一场体育比赛,可以选择的项目有{足球,排球,篮球,网球}四个项目,参与者们对这些项目进行投票,现在要确定一个项目是的整个决策过程满足\epsilon - 差分隐私,以每个选项的得票数量作为可用性函数,在给定隐私预算情况下,可以计算选择各个项目的输出概率:

 基础知识 - 指数机制_第3张图片

上述案例中,当\epsilon=0时,提供完全的隐私保护但数据可用性为0,随着\epsilon大,选择出期望结果的可能性也越大。


3.指数机制满足ε-差分隐私定义

基础知识 - 指数机制_第4张图片

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