Machine learningPrivacy-preserving analysis

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.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Nguồn tài liệu

  1. 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.

Compare side by side

Được tham chiếu bởi

ScholarGateDifferential Privacy (Differential Privacy). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/privacy/differential-privacy · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026