Mikor kell differenciáltan használni?
Pontszám: 4,3/5 ( 8 szavazat )Például egyes kormányzati ügynökségek különböző magánalgoritmusokat használnak demográfiai adatok vagy egyéb statisztikai aggregátumok közzétételére, miközben biztosítják a felmérési válaszok bizalmas kezelését, a vállalatok pedig arra, hogy információkat gyűjtsenek a felhasználói viselkedésről, miközben szabályozzák, hogy mi látható még a belső ...
Hogyan használjunk különbséget egy mondatban?
- Alma középső gyermeke a megkülönböztetett bánásmódra panaszkodott, esküdözve, hogy édesanyja sokkal jobban bánt idősebb és öccsével, mint ő.
- A tanár megpróbálja meghatározni, hogy mi okozza a fiúk és a lányok eltérő matematikai teljesítményét, mivel a nemnek nem szabadna befolyásolnia a képességeket.
Miért van szükségünk eltérő adatvédelemre?
A differenciált adatvédelem célja annak biztosítása, hogy függetlenül attól, hogy egy egyedi rekord szerepel-e az adatokban vagy sem , az adatok lekérdezése megközelítőleg ugyanazt az eredményt adja vissza. Ezért tudnunk kell, mekkora lehet egy egyedi rekord maximális hatása.
Mit jelent az Epsilon az eltérő adatvédelemben?
(1) Epszilon (ε): Az (x) adatbázisban lévő lekérdezés és az (y) adatbázisban lévő azonos lekérdezés közötti maximális távolság . Vagyis a magánélet elvesztésének mérőszáma az adatok eltérő változása esetén (pl. 1 bejegyzés hozzáadása vagy eltávolítása). Más néven adatvédelmi paraméter vagy adatvédelmi költségvetés.
Mi a differenciált adatvédelmi példa?
Vegyünk egy olyan személyt, aki arról dönt, hogy engedélyezi-e adatainak az adatbázisba való felvételét. Például előfordulhat, hogy egy páciens eldönti, hogy orvosi feljegyzései felhasználhatók-e egy vizsgálatban , vagy valaki dönt arról, hogy válaszol-e egy felmérésre. Pontosan ezt biztosítja a differenciális adatvédelem (DP). ...
Differenciális kifejezés elemzés
Hogyan magyarázza az eltérő magánéletet?
A differenciált adatvédelem meghatározása A differenciált adatvédelem az a technológia, amely lehetővé teszi a kutatók és adatbázis-elemzők számára, hogy az emberek személyes adatait tartalmazó adatbázisokból hasznos információkat szerezzenek be anélkül, hogy felfednék az egyének személyazonosságát.
Mi a biztosíték a különböző magánélet védelmére?
Más szóval, a differenciálisan privát algoritmus garanciája az, hogy viselkedése alig változik, amikor egyetlen egyén csatlakozik az adatkészlethez vagy elhagyja azt – bármi, amit az algoritmus kiad egy bizonyos egyén adatait tartalmazó adatbázisba, majdnem ugyanolyan valószínű, hogy egy adatbázisból származik . anélkül...
Az Epsilon növekedése a magánélet növekedését vagy a magánélet csökkenését jelenti?
Ahogy ez az epszilonérték növekszik , exponenciálisan növekszik annak a kockázata, hogy egy adott felhasználó konkrét adatai megállapíthatók. McSherry, a különböző adatvédelmi kitaláló szerint az akadémikusok általában komoly adatvédelmi kompromisszumnak tekintik az epszilon egy feletti értékét.
Mi az a differenciált adatvédelmi zaj?
A differenciált adatvédelem névtelenné teszi az adatokat azáltal, hogy szándékosan zajt fecskendez egy adathalmazba – oly módon, hogy a mérnökök továbbra is mindenféle hasznos statisztikai elemzést lehessen futtatni, anélkül azonban, hogy bármilyen személyes információ azonosítható lenne.
Hatékony a differenciált adatvédelem?
Az ilyen esetekben, amikor a nagyfokú pontosság fontos, előfordulhat, hogy az eltérő adatvédelem nem hatékony megközelítés . Ez vagy nem megfelelő adatvédelemhez vezethet, vagy olyan pontatlan eredményekhez vezethet, amelyek használhatatlanok.
Milyen további módszereket alkalmazhat a szervezetében tárolt adatok biztonsága érdekében?
- Végezzen adatbiztonsági tervet. ...
- Adatok titkosítása. ...
- Biztonságos adatkommunikáció. ...
- Használjon hozzáférés-vezérlőket és tűzfalakat. ...
- Óvatosan vegye igénybe a külső szolgáltatókat. ...
- Néhány adatot tartson távol a hálózattól. ...
- Végső gondolatok.
Mi az a különbségi adatvédelem az iPhone-on?
Ez egy olyan technika, amely lehetővé teszi az Apple számára, hogy megismerje a felhasználói közösséget anélkül, hogy megismerné a közösségben élő személyeket. A differenciált adatvédelem átalakítja az Apple-lel megosztott információkat, mielőtt azok elhagynák a felhasználó eszközét , így az Apple soha nem tudja reprodukálni a valódi adatokat.
Mi az a magánélet-megőrző gép?
A Privacy Preserving Machine Learning egy átfogó útmutató az adatszivárgások elkerüléséhez a gépi tanulási projektekben . Meg fogja tudni birkózni az olyan modern adatvédelmi technikákkal, mint a differenciált adatvédelem, a tömörített adatvédelem és a szintetikus adatgenerálás.
Mit jelent a különbség megtalálása?
A számításban a differenciál az y = f(x) függvény változásának fő részét jelenti a független változó változásaihoz képest . A dy differenciálértéket a. ahol f deriváltja x-hez képest, dx pedig egy további valós változó (tehát dy x és dx függvénye).
Mi a különbség jelentése?
1a : különbségről, arra vonatkozó vagy alkotó : megkülönböztető különbségi jellemzők . b : különbségtétel az egyének vagy osztályok eltérő adókulcsai között. c : differenciál alapján vagy abból eredően. d : eltérően működik vagy megy végbe, vagy eltérő sebességgel differenciált olvadás.
Mit jelent az időkülönbség?
2 Időkülönbség .
Miért használják a Laplace-t az eltérő adatvédelemben?
A Laplace-mechanizmus a differenciált adatvédelem igáslova, amelyet számos olyan esetben alkalmaznak, amikor numerikus adatokat dolgoznak fel. A Laplace-mechanizmus azonban végtelen támogatásának köszönhetően szemantikailag lehetetlen értékeket tud visszaadni , például negatív számokat.
Mi az adatvédelmi költségvetés?
Az adatvédelmi költségvetés korlátozza azon információk mennyiségét, amelyeket a különböző rendszerek elérhetnek vagy észlelhetnek valaki böngészőjében . Más szóval, az előre beállított küszöbértékek alapján az adatvédelmi költségvetés egy bizonyos pontig lehetővé teszi a böngésző számára, hogy információkat tárjon fel, majd blokkolja további adatok elérését vagy észlelését.
Mi a neve a PyTorch-modellek differenciált adatvédelmével betanító csomagjának?
Az Opacus egy olyan könyvtár, amely lehetővé teszi a PyTorch-modellek oktatását differenciált adatvédelem mellett.
Mi az a megkülönböztetett adatvédelem, és hogyan működik?
A differenciális adatvédelem (DP) egy olyan rendszer, amely nyilvánosan megosztja az adatkészlettel kapcsolatos információkat az adatkészleten belüli csoportok mintáinak leírásával, miközben visszatartja az adatkészletben lévő egyénekre vonatkozó információkat .
Mit jelent a megkülönböztetett adatvédelem az egyesített tanulásban?
Ez azt jelenti, hogy az olyan cégeknek, mint a Google és az Apple, már nem kell hozzáférniük felhasználói adataikhoz szolgáltatásaik fejlesztéséhez, hanem csak a gépi tanulási modell helyileg betanított kimenetét használhatják (a felhasználói adatvédelem megsértése nélkül).
Mi az a differenciált adatvédelmi mélytanulás?
A differenciális adatvédelem (DP) információelméleti adatvédelmi garanciák biztosítását teszi lehetővé a betegek számára, és a differenciálisan privát sztochasztikus gradiens süllyedés (DP-SGD) algoritmuson keresztül mély neurális hálózatok képzésében is megvalósítható.
Mi az a Laplace-zaj?
Igazad van, a Laplace-zaj hozzáadása azt jelenti, hogy az X változóhoz hozzáadjuk az Y változót, amely a Laplace-eloszlást követi . Számos oka van annak, hogy miért nevezik zajnak.
Mi az érzékenység a különböző magánéletben?
Az érzékenység általában azt a hatást jelenti, amelyet az alapul szolgáló adatkészlet változása gyakorolhat a lekérdezés eredményére .
Mi a Laplace mechanizmus?
A Laplace-mechanizmus általános célú módot ad a zaj hozzáadására a differenciális magánélet kielégítésére . A Laplace-mechanizmus azt feltételezi, hogy az f pontos kiszámítása a legjobb mértéke annak, hogy mit szeretnénk kinyerni az adatainkból.