Quyền riêng tư vi phân
Quyền riêng tư vi phân là một khuôn khổ toán học để công bố thông tin thống kê về một tập dữ liệu, đồng thời cung cấp các đảm bảo nghiêm ngặt rằng các bản ghi cá nhân không thể bị nhận dạng hoặc suy luận. Được giới thiệu bởi Cynthia Dwork vào năm 2006, nó chính thức hóa quyền riêng tư như một giới hạn xác suất: sự hiện diện hoặc vắng mặt của bất kỳ cá nhân nào trong tập dữ liệu làm thay đổi phân phối đầu ra tối đa là một thừa số nhân e^ε, trong đó ε là ngân sách quyền riêng tư kiểm soát sự đánh đổi giữa quyền riêng tư và tiện ích.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- Dwork, C. (2006). Differential privacy. International Colloquium on Automata, Languages and Programming (ICALP), 1–12. DOI: 10.1007/11787006_1 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 2). Differential Privacy. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/privacy/differential-privacy
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Học liên kếtQuyền riêng tư↔ compare
- k-Anonymity: Bảo vệ Quyền riêng tư Cá nhân trong Dữ liệu Được Công bốQuyền riêng tư↔ compare
- Tạo dữ liệu tổng hợp để kiểm soát tiết lộQuyền riêng tư↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →