差分隐私学习

差分隐私：

敏感度（sensitivity):

差分隐私保护可以通过在查询函数的返回值中加入噪声来实现，但是噪声的大小同样会影响数据的安全性和可用性。通常使用敏感性作为噪声量大小的参数，表示删除数据集中某一记录对查询结果造成的影响。敏感度分为全局敏感度和局部敏感度，通常情况下采用全局敏感度会加入过大的噪音，使数据失真，但若使用局部敏感度，在一定程度上就会泄露数据分布信息，这个时候就有了平滑敏感度。