diff --git a/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/differential_privacy.md b/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/differential_privacy.md index 2535f2f38194d47e056c8cd6c803c3e58beb04fc..96a9e400e817f92b19d968a917a72c03c9795b0b 100644 --- a/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/differential_privacy.md +++ b/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/differential_privacy.md @@ -2,7 +2,7 @@ ## 概述 -差分隐私是一种保护用户数据隐私的机制。什么是隐私,隐私指的是单个用户的某些属性,一群用户的某一些属性可以不看做隐私。例如:“抽烟的人有更高的几率会得肺癌”,这个不泄露隐私,但是”张三抽烟,得了肺癌“,这个就泄露了张三的隐私。如果我们知道A医院,今天就诊的100个病人,其中有10个肺癌,并且我们知道了其中99个人的患病信息,就可以推测剩下一个人是否患有肺癌。这种窃取隐私的行为叫做差分攻击。差分隐私是防止差分攻击的方法,通过添加噪声,使得差别只有一条记录的两个数据集,通过模型推理获得相同结果的概率非常接近。 +差分隐私是一种保护用户数据隐私的机制。什么是隐私,隐私指的是单个用户的某些属性,一群用户的某一些属性可以不看做隐私。例如:“抽烟的人有更高的几率会得肺癌”,这个不泄露隐私,但是“张三抽烟,得了肺癌”,这个就泄露了张三的隐私。如果我们知道A医院,今天就诊的100个病人,其中有10个肺癌,并且我们知道了其中99个人的患病信息,就可以推测剩下一个人是否患有肺癌。这种窃取隐私的行为叫做差分攻击。差分隐私是防止差分攻击的方法,通过添加噪声,使得差别只有一条记录的两个数据集,通过模型推理获得相同结果的概率非常接近。 **机器学习中的差分隐私**