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Attention is All you Need
摘要
本次讲座由萧小奎老师主讲，深入浅出地介绍了差分隐私这一数据隐私保护的理论框架。讲座从匿名化和统计数据发布可能导致的隐私泄露案例入手，阐述了差分隐私的必要性，并详细解释了其基本原理、核心定义及两种经典算法（拉普拉斯机制和随机化回答）。此外，讲座还展望了差分隐私在数据库、机器学习、数据采集和数据合成等领域的应用现状与未来发展方向，并探讨了该理论框架面临的挑战。
亮点
- 🛡️ 讲座通过马萨诸塞州州长医疗记录泄露和美国普查局数据重构攻击的真实案例，生动地揭示了传统匿名化和发布统计数据在隐私保护方面的局限性，强调了差分隐私的必要性。
- 💡 差分隐私的核心思想在于通过向数据中引入适量噪声，使得攻击者无法从发布的信息中推断出特定个体是否存在于原始数据集中，从而实现对个体隐私的严格保护。
- 📊 拉普拉斯机制和随机化回答是两种经典的差分隐私算法，前者适用于数值型数据发布，通过添加拉普拉斯分布噪声来满足隐私要求；后者适用于分类变量数据采集，通过系统性地扰动个体回答来保护隐私。
- 🚀 差分隐私已在谷歌、苹果、微软等公司的产品中得到实际应用，涵盖了差分隐私数据库、机器学习模型训练、移动设备数据采集和数据合成等多个前沿领域。
- 🤔 尽管差分隐私提供了强大的理论保证，但其在实际应用中仍面临挑战，包括如何在隐私保护、查询准确性和计算效率之间取得平衡，以及如何处理复杂模型和非关系型数据，同时其与法律法规的对应关系也需进一步探讨。