大数据可怕到什么程度（人吃饱了撑着究竟有多可怕）

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echo 0-@ . com amp；;网民:在日本。A "孕妇 "把一个充气气球藏在衣服里，假装去看医生。当医生用听诊器听她的胃时，胃里的 "孕妇 "刺破气球。医生立即精神瘫痪，失去知觉，口吐白沫。然而，该 "孕妇 "仍然微笑着说 "医生，我 我在和你开玩笑！ "。

我不 我不知道她开玩笑的行为足以毁掉一个医生。;的生活。为了更好地理解，让 让我们先来了解一下听诊器。听诊器用于收集和放大来自心脏、肺、动脉、静脉和其他内部器官的声音。通过听诊器已经可以清楚地听到心脏和血管的微小声音。可想而知，当一个气球爆炸的声音如此之大，普通人都会吓一跳，更何况是完全突然的，没有任何心理准备。这种情况下，鼓膜肯定是破了。更不用说这个 "孕妇 "意识到这样做的后果，就不可能理解这样一个玩笑的动机...只能说她吃饱了。

:的网民可以 我记不清具体是多少年了。娱乐圈开始了一场 "冰桶实验 "活动。原本的目的是呼吁大家关爱渐冻人，但渐渐的这个活动越走越远，变成了一场炒作和吸睛的晚会。整个娱乐圈甚至普通人就跟上瘾一样。今天新闻媒体报道一个明星挑战一个冰桶，明天又有一个明星直接浸到冰桶里。后来演变成有人用开水浇，有人用粪浇，跟精神病院一样。我不知道这样的活动有什么意义。这是我最愚蠢的行为。;我见过当我 我吃饱了没事干。

:和我分享一个消息。这是很久以前的事了。2004年5月，四川中医陈建民成功挑战生存极限49天，创下 "超人绝食 "。同年5月，一家公司的老板牟鹏和他的医生在广州举行了一个记者招待会，声称一个60天 "禁食课程及实验将于5月20日在广州的一家医院进行，这将创造绝食持续时间的新世界纪录。你最近总是喜欢和邻居攀比吗？让 咱们不谈里面的主角绝食的时候有没有吃东西。这种事情的发生会吸引人们 而不是对个人和社会无用的东西。我认为为了出名而出名，获得一个世界纪录的好名声是非常不可取的。

网友:看到这个问题，我全身不能 我忍不住颤抖。他从左裤兜里掏出一包烟，抽出一支，在手心里翻了两下，夹在右手中指和食指之间，放进嘴里，拿出打火机点燃。说完，他猛吸了一口气，慢慢吐出来。眼前的烟雾似乎加深了他内心的恐惧。他为什么会变成这样？事情怎么会发展到这一步？ "类似钢笔的问题

:，这是一个有趣的问题。我来回答一下。前段时间有个新闻。相信有人看过。那是一辆在冰上行驶的SUV。结果前车倒了，里面两个人被。祸不单行，另一对夫妇，他们是典型的 "完整和支撑 "，还学会了在冰上开车，一下子摔了下来。幸运的是，他们还活着。汽车被卡在一半，牢牢冻结。人活着真的要低调。唐 不要以为霸道就可以称霸所有的路。冰道不是你想支配的东西，但是你想支配就能支配！甜点一定没有好结果。

最近:有人在Tik Tok，真是让人物无语。一个人用挖耳勺移山。一只碗想喝光河里的水。一个拿着直径十几厘米的钢筋，说要磨针。一个人每天扔一块小石头，说要填海。以上都是每天说持续了多少天。我 我好担心有一天，他们说天天搓，会把地球甩出轨道。糟透了。

1-@ .com1超级贵的美国医疗

你要知道一件事，美国的医疗服务超级贵。

一般来说，人们不会。;当他们生病的时候，你不敢叫救护车，否则，一次救护车之旅会让你的钱花得差不多。

所以每天都收治有钱的病人，但是没钱的，谁管呢？

美国每天发现的感染人数肯定不是全部。你不 我不知道有多少人不知道。;根本不做测试，有多少人不做测试？;即使检测后也没有得到治疗。病毒继续传播。

2美国数据美国的数据也证明了这个观点。看下面的数据就能对这个问题有所了解。

以下是美国的数据:

每一天都领先于前一天，如果我们每个人都能这样学习和进步就好了。不幸的是，这是中的感染人数。

共确诊3701580人，现确诊1879671人，死亡14.12万人。这是一个多么可怕的数字。

肺炎处理病人死亡的3种方法(1)在万人坑掩埋尸体

这篇文章是今年4月9日的新闻。

据《路透社》称，肺炎的死亡人数已超过16000人，纽约州成为的中心，每天有400多人死亡。当地太平间不堪重负，不得不征用囚犯在无人岛(哈特岛)上大规模挖坑埋葬死者。这些残酷的画面被无人机一一拍下。

这 "万人坑 "不是谣言。

据echo 6-@ .com 4月9日报道，纽约市长比尔·白思豪本周早些时候表示，位于纽约布朗克斯区东北部的哈特岛可能会被用来临时埋葬肺炎 它死了。纽约市发言人弗雷迪·戈尔茨坦9日证实，他们已经 "别无选择。 "选择 "，只能这么做，希望能缓解市内各大医院太平间的紧张。

伴随着这条新闻，网上还曝光了几张无人机拍摄的图片。我看到一台挖掘机在荒芜的哈特岛上挖一条长长的壕沟。

在另一段视频中，十几名身穿白色防护服的囚犯抬着木制进入坑内，至少有几十具已经堆好了...

报道称，该视频由非营利组织 "哈特岛项目和公司。该组织的负责人梅林达·亨特(Melinda Hunt)表示，视频拍摄当天埋葬了23具尸体。在她看来，最近会有越来越多的人被埋葬在那里，埋葬过程似乎变得更加有组织和系统化。

2医院收治了一些感染者。

要知道只有少数人可以治疗。否则，我们不可能每天保持如此高的感染人数。

一些仍在逃亡的感染者。

因此，美国的病例数正在一步步上升，几乎没有它下降的时间。因为未经治疗的病人仍在传染他人。

4未感染者随时可能被感染。

感染者随时可能死亡。

希望能解答大家的疑惑。

echo 2-@ . com: amp；"人和狗有相同的血统。有人在实验室培育出了良种狗，我也可以在里面培育出良种人。 "

奥斯威辛集中营的医生约瑟夫·门格尔(Jos《对于四种种族人类的前下颚部分的种族形态学研究》、门格尔 的第一篇博士论文，是关于人类学的。因此，门格尔成为德国党卫军急于拉拢的杰出人才，以帮助证明雅利安人是最优秀的种族。

入伍之初，门格尔就怀着报国之心参加了1941年的苏德战争。他因伤势严重无法参加战斗，从此远离战场。也许这对于门格尔来说是一种远离死亡的幸运，但对于奥斯威辛集中营的几十万囚犯来说，却是一场巨大的悲剧。门格尔虽然是个医生，但他对救死扶伤并不感兴趣，而是把全部精力都投入到了那些变态而残忍的人体实验中。

1943年，门格尔因为奥斯威辛吉普赛营地的医生退休，作为替补进入奥斯威辛，并凭借短时间内摧毁整个吉普赛营地的功绩，很快被提拔为奥斯威辛的主治医官之一。

事实上，当奥斯威辛决定一个囚犯 s的生死，一般只需要几秒钟就能让他脱离队列，然后把他赶到毒气室。不过门格尔喜欢穿着整洁，戴着白手套，穿着擦亮的皮鞋。一边听音乐，他一边微笑着和他的 "猎物与猎物。

门格尔没有 不能决定世界的命运猎物与猎物直到他了解了更多。有疤痕或小斑点的囚犯，或身高不在门格尔定义的身高范围内的囚犯，将被送进毒气室。

门格尔 s看似 "清洁与卫生行为也许它 it’只是挑选出 "不适合劳动的人并直接消除它们，而剩余的 "适合劳动的人会进行人体实验。1944年7月22日，150名囚犯被送往奥斯威辛，只有21名男性和12名女性被挑出来劳动，其余的都被直接赶进了毒气室。

为了测试飞行员穿什么样的飞行服才算耐寒，门格尔等人让实验者穿着飞行员服泡在冷水池里，反复测量他们的身体变化。有时甚至连实验者都要衣服，然后在零下6℃的室外呆上几个小时。在如此恶劣的低温实验环境下，很多人直接被冻死，即使活下来的人也处于低温休克状态。

还有一个高空研究实验，为了测试飞行员 在高空承受压力的能力，将囚犯驱入真空负压室，然后不断提高压力，直到囚犯 肺爆了，或者看着犯人把头往墙上撞，从而记录下人类承受压力的数据。

这一切让我们想起了日军731，但这并不是门格尔最令人发指的行为。有人曾说门格尔的绰号是 "死亡天使因为他对集中营的孩子没有同情心，杀了太多的天使。为了让孩子们乖乖地躺在手术台上，他竟然给他们蛋糕和糖果，并让他们叫他 "好叔叔 "。

在虚假的伪装下，为了达到他种族改良的目的，门格尔让一个又一个孩子躺在手术台上，然后切断孩子 在没有任何麻醉的情况下，将各种病毒或细菌注入儿童体内进行实验。

我记得伊娃·门格尔经常在右臂注射一种不知名的药物，每次注射都是连续五针。打完一针后，伊娃突然高烧不退，四肢肿胀，身上甚至出现了巨大的红色斑块。门格尔带着一群医生来看伊娃，给她量了体温，断定伊娃可能活不过两周。

于是伊娃被遗弃在病房里，再也没人管了。幸运的是，伊娃凭借坚强的意志力爬到房间另一角的水管喝水，活了下来。两周后，伊娃 s退烧，症状逐渐消失，于是被送回门格尔实验室。但是当伊娃看到她的妹妹玛丽亚时，她惊讶地发现玛丽亚已经变得目光呆滞，沉默寡言。

门格尔 的最佳研究领域是双胞胎，所以门格尔在奥斯威辛集中营除了伊娃 的姐妹。这些无辜的孩子要么被门格尔杀死，要么被门格尔肢解，甚至被当作 "人造连体双胞胎，实验产品及。

有一次，门格尔没有自己拿刀，而是站在一旁指挥其他纳粹医生割下两个吉普赛孩子的皮肤，然后像缝衣服一样把两个孩子的尸体缝在一起，试图让他们在伤口愈合的过程中自动结合成一个连体。结果两个孩子因为严重的伤口感染，在非人的痛苦中慢慢死去。比这个实验更让人无法接受的是mengele 标准普尔眼球实验 "。为了通过药物注射控制虹膜颜色，人为改变眼球颜色，门格尔将燃料或化学物质直接注入儿童体内 当他们躺在手术台上不知情，甚至没有用药的时候。

门格尔 标准普尔眼球实验 "从来没有成功过，那些孩子大部分都在撕心裂肺的痛苦中永久失明。战后，据一名集中营的纳粹医生回忆，1943年9月，他来到奥斯威辛吉普赛人集中营时，看到门格尔实验室的木桌上摆满了各种颜色的眼球。这些眼球标有特定的标签，并按顺序编号。眼球的颜色是紫色、绿色、浅蓝色和浅黄色。

虽然门格尔是如此残忍，但他伪装的技巧使他在那些无知的孩子眼中不像其他纳粹士兵那样粗鲁，他被认为是一个和蔼可亲的 "好叔叔 "。

但就是这个 "好叔叔 "世卫组织从世界各地的集中营中找到了1500多对双胞胎儿童。这3000多个孩子，大部分都死在了门格尔实验中，只有不到200人活了下来。其中，伊娃修女幸运地熬到了1945年，苏联解放了奥斯威辛集中营。

奥斯威辛还有一个幸存者，他永远失去了他的孪生兄弟奥列斯基。根据幸存者 据他回忆，当时门格尔连续为奥兰斯基做了四次手术，其中一次导致奥兰斯基 ■下肢瘫痪，再也无法站立。后来，门格尔撤掉了奥兰斯基 的官。第四次手术后，奥兰斯基再也没有出现过。相比较而言，伊娃和她的姐妹们能一起活下来已经很幸运了。

Eva s的妹妹得救了，但门格勒用假身份证逃离了德国。1946年，23名纳粹医生在德国纽伦堡国际军事法庭受审，罪名是参与T-4行动，在战俘或集中营进行医学实验。只有门格尔成为唯一缺席审判的纳粹医生。

后来证据颠倒后，门格尔成功逃脱了美国和苏联的追捕，先回到家乡冈兹堡，然后持假护照到南美。1985年，苏联、美国和德国加紧抓捕门格尔，通过一系列线索得出结论，门格尔去过阿根廷和巴拉圭，最终可能定居在巴西小镇坎迪杜。

坎迪·杜之被高度怀疑，因为镇上80多户人家有38对双胞胎。这里的双胞胎出生率不仅比世界平均水平高10倍以上，甚至这些双胞胎几乎都是雅利安人。当然也有很多德国人在巴西定居，Candidu主要是德国人。也许这就是为什么Candidu 美国的双胞胎大多是雅利安人。

后来据坎迪杜居民回忆，上世纪60年代，坎迪杜突然来了个兽医，声称不仅能让奶牛多生孩子，还能治疗妇科病。疾病。于是有人因为Candidudo双胞胎现象认定兽医是门格尔，而在晚年，门格尔真正实现了他的 "人工制造雅利安物种 "。

门格尔 s的逃亡经历尚无定论，但无论如何，门格尔逍遥法外，逃脱法律的惩罚是不争的事实。事实上，早在1979年，门格尔在巴西度假胜地游泳时，就因突发心脏病去世，享年68岁。

有些人曾经觉得门格尔 他的死亡有点像被特工。摩萨德确实一直在全世界追捕那个浑身沾满犹太人鲜血的刽子手。但除了用DNA检测确认死者是门格尔外，其他关于门格尔是否死于被特工追杀的传闻，一直没有真正的锤子证据支持。

2005年，门格尔的雕塑在他的家乡冈兹堡的一所小学校园里完成。当然，这个雕塑并不是为了纪念门格尔，而是为了纪念那几十万白白失去生命的灵魂。

雕塑上的题词是: "没有人能割断自己和民族之间的历史。一个人不应该。;t和can 不要让历史沉睡，否则历史会再次重演，成为现实的一部分。 "碑文周围刻有许多哭泣和惊恐的眼神。

实际上，门格尔 美国的罪行只是奥斯威辛集中营的冰山一角。据说根据奥斯威辛集中营的记录。;按照当时美国的规定，所有的囚犯都可以被德国所有的纳粹医生共享。

简单来说，奥斯威辛以外的医生只需支付几个马克，就可以随意对一个健康的囚犯进行医学实验，甚至有些药厂可以通过付费的，委托奥斯威辛的纳粹医生在集中营进行人体药物实验。

也许有些人觉得奥斯威辛集中营离我们太远了，我们可以 不要同情纳粹德国给犹太人带来的灾难。其实日军的罪行比奥斯威辛集中营还要恶劣，所以我们必须了解和铭记二战的历史，才能更好的避免历史的重演。

4、大家对于大数据怎么看？

大数据时代，数据成为科研的基石。在享受推荐算法、语音识别、图像识别、无人驾驶等智能技术带来的便利的同时。，数据起到了驱动算法优化和迭代的作用。在科研、产品开发和数据公开的过程中，算法需要收集和使用用户数据，数据在这个过程中必然会暴露。历史上有很多公开数据暴露用户的案例 隐私。

AOL是一家美国互联网服务公司，也是美国最大的互联网提供商之一。2006年8月，为了学术研究，AOL公布了匿名搜索记录，包括65万用户的数据，共计2000万条查询记录。在这些数据中，用户 的名字被一个匿名ID代替，但是纽约时报通过这些搜索记录发现这个ID匿名为4417。79%的用户对应现实世界中的人。ID 4417749的搜索记录包含关于 "60岁的人， "里尔本的风景 "和搜索词 "阿诺德 "。《纽约时报》根据上述数据发现，利尔本只有14个姓阿诺德。最后，通过与这14人的直接接触，确认ID 4417749是一位62岁的祖母，名叫塞尔玛·阿诺德(Thelma Arnold)。最后，AOL紧急删除了数据，并发表声明道歉，但为时已晚。因为隐私泄露，AOL被起诉，最后对受影响用户的赔偿总额高达五百万美元。

也是在2006年，美国最大的电影和电视公司之一网飞举办了Netflix奖，用户 电影评分是根据公开数据估算的。从网飞数据中删除识别用户的唯一信息，以为这样可以保证用户 隐私。然而，在2007年，来自奥斯汀的德克萨斯大学的两名研究人员说，匿名用户 通过将网飞公布的数据与IMDb(互联网电影数据库)网站上公布的记录相关联，可以识别出他的身份。三年后的2010年，网飞最终宣布，出于隐私原因，它将停止比赛，并被罚款总计900万美元。

近年来，各大公司都在密切关注用户 隐私。例如，苹果在2016年6月的WWDC会议上提出了一种名为差分隐私的差分隐私技术。苹果声称可以通过数据计算出用户群体的行为模式，但它可以 我无法获得每个用户的数据。那么差分隐私技术是如何工作的呢？

大数据时代，如何保证自己的隐私？要回答这个问题，第一要知道什么是隐私。

什么是隐私？

我们经常谈到隐私泄露和隐私保护，那么什么是隐私呢？比如家住海淀区五道口的小明，经常在网上购买电子产品。是小明 的姓名、购买偏好和居住地址私人？如果一个购物网站计算用户 购物偏好并公布一些数据，公布的数据显示，北京海淀区五道口的用户更喜欢购买电子产品，是小明 s隐私泄露？要理解隐私保护，第一要讨论什么是隐私。

对于隐私这个词，科学研究中普遍接受的定义是 "单个用户的一些属性，只要符合这个定义就可以算是隐私。当我们谈论 "隐私与隐私，我们更加重视 "单一用户 "。那么，一组用户的某些属性可以认为是不隐藏的。私人的。让 就拿刚才的例子来说吧。对于小明来说，单个用户 "购买偏好和和 "居住地址及地址是隐私。如果公开数据说家住五道口的小明爱买电子产品，那么这显然是隐私泄露。但如果数据只包含一个地区的人的购买偏好，就不存在用户隐私的泄露。进一步说，如果大家都知道小明住在海淀区五道口，那小明喜欢买这个产品吗？这算不算隐私泄露？答案是否定的，因为我们只是通过这种趋势进行推测，而数据并没有。;不能说明小明一定爱买电子产品。

所以从隐私保护的角度来说，隐私是一个针对个人用户的概念。公开群体用户的信息不算隐私泄露，但如果能从数据中准确推断出个人信息，那么就是隐私泄露。

隐私保护的方法

自从信息时代以来，关于隐私保护的研究就开始了。随着数据的不断增长，人们越来越重视隐私。当我们讨论隐私保护时，我们包括两种情况。

第一种是公司开放用户数据进行学术研究和数据交换，学术机构或个人可以向数据库发起查询请求。公司在返还相应数据时，需要保证用户的隐私。

在第二种情况下，公司作为服务提供商，积极收集用户 数据以提高服务质量，而在客户端收集的数据也需要保证隐私。学术界提出了多种保护隐私的方法和衡量隐私是否泄露的工具，如K-匿名、L-多样性、t-紧密度、ε-微分隐私、同态加密、零知识证明今天我们主要介绍K-匿名、L-多样性、t-紧密度和ε-微分隐私。这些方法第一从直观的角度来衡量一个公共数据的私密性，然后使用密码学、统计学等工具来保证数据的私密性。

让 让我们逐一解读这四种隐私保护方法:

k匿名(k匿名)

k-匿名是由Latanya Sw:通常是个人的唯一标志，如姓名、地址，等等，这些内容需要在数据公开的时候删除。

准身份echo 8-@ . com amp；;邮政编码、年龄、生日、性别等。并不独特，但它们可以帮助研究人员关联相关数据。

敏感的attribut:敏感数据，如购买偏好、工资等。，是研究者最关心的，所以一般直接公开。

简单来说，k-匿名的目的是保证公共数据中包含的至少k-1条个人信息不能被其他个人信息识别。即公开数据中的任何准标识符信息，同样的组合需要出现至少k次。

例如，假设公共数据受2-匿名保护。如果攻击者想要确认一个人 的敏感信息(购买偏好)，通过查询他的年龄、邮政编码和性别，攻击者会发现数据中至少有两个人的年龄、邮政编码和性别相同。这样，攻击者就可以 不能区分这两个数据中的哪一个是小明，从而确保小明 的隐私不会被泄露。

下表是2-匿名化的信息:

大数据时代的隐私保护——36大数据

有两种主要的k-匿名方法。一种是删除相应的数据列，并用星号(*)替换它。另一种方法是通过概化使其不可区分，比如将年龄数概化为一个年龄组。对于邮政编码等数据，如果删除所有的邮政编码，研究人员会丢失很多有意义的信息，所以可以选择删除最后一位数字。

从这个表中，即使我们知道小明是男性，24岁，邮政编码是100083，我们仍然可以 我不认识小明。;的购买偏好。但是研究者还是可以根据这些数据统计出一些有意义的结果，既兼顾了个人隐私，又为研究提供了有效的数据。

k-匿名可以保证以下三点:

攻击者可以 我不知道某人是否在公共数据中。

给定一个人，攻击者可以 我不能确定他是否有敏感属性。

攻击者可以 不能确定某一段数据对应的是哪个人。(这个假设攻击者除了准标识符信息之外，对其他数据一无所知。例如，如果所有用户都喜欢购买电子产品，那么k-匿名可以 我不能保证隐私不被泄露。)

攻击方法

未排序匹配攻击:当公共数据记录与原始记录的顺序相同时，攻击者可以猜出匿名记录属于谁。例如，如果攻击者知道小明在数据上领先于小白，那么他可以确认一下，小明 美国的购买偏好是电子产品，而小白是家用电器。解决方法也很简单。您可以通过在披露原始数据之前打乱其顺序来避免这种攻击。

互补释放攻击:如果公共数据的类型很多，如果它们的k-匿名方法不同，那么攻击者就可以通过关联各种数据来推断用户信息。

此外，如果敏感属性在同类准标识符中缺乏多样性，或者攻击者有其他背景知识，k-匿名可以 不要避免隐私泄露。

大数据时代的隐私保护——36大数据

我们知道李雷 的信息。表格中有两个对应的数据，但是他们的购买偏好都是电子产品。由于缺乏多样性这一敏感属性，我们仍然可以得到李磊 尽管2-匿名的匿名数据的敏感信息。

大数据时代的隐私保护——36大数据

如果我们知道小资 的信息，知道她不 如果你不喜欢买护肤品，那么从表中，我们仍然可以确认小资 的购买偏好是厨房用具。

l多样性(l多样性)

通过上面的例子，我们引入了多元化的概念。简单地说，在公共数据中，对于那些具有相同准标识符的敏感属性必须具有多样性，这样才能保证用户 隐私可以 不能通过背景知识和其他方法推断。

L-div:)一个类型中最高频率值的概率不超过1/L

基于熵的l-多样性(l-div:)一个类型中敏感数据分布的熵至少为log(l)。

递归(C，L)-多样性(递归(C，l)-div:)简单来说就是保证最频繁值出现的频率不会太高。

l-多样性也有其局限性:

敏感属性的性质决定了即使保证一定概率的多样性，也很容易泄露隐私。例如，在医院公布的艾滋病数据中，敏感属性是 "艾滋病阳性患者(发生概率为1%)和 "艾滋病阴性 "(发生概率99%)。这两个值的敏感度不同，导致结果不同。

在某些情况下，l-多样性是没有意义的:例如，艾滋病数据的例子只包含两个不同的值，因此保证2-多样性是没有意义的。

l-多样性很难实现:例如，如果我们想在10000条数据中保证2-多样性，我们可能最多需要10000 * 0.01 = 100个相同的类型。这时候用之前介绍的k-匿名方法可能很难实现。

偏斜攻击:如果我们想确保 "艾滋病毒阳性患者和 "艾滋病毒阴性 "在同一类型的数据是相同的，虽然我们保证了多样性，但隐私泄露的可能性会增加。因为l-diversity没有考虑敏感属性的整体分布。

l-多样性不。;不要考虑敏感属性的语义。例如，在下面的例子中，我们通过李磊 的信息。通过这两条信息，我们可以得出两个结论。第一，李雷 的工资比较低；第二，李磊喜欢买电子电器相关的产品。

大数据时代的隐私保护——36大数据

t-贴近度

上面最后一个问题引出了T-贴近度的概念，就是保证敏感信息在同一个准标识符类型组中的分布接近于整个数据的分布，并且不超过阈值T..

如果刚才的数据保证了t-贴近度属性，那么李磊 s的信息查询类似于整体分布，很难推断出李磊的薪资水平。

最后，如果k-匿名性、l-多样性和t-紧密性得到保证，won 隐私不能泄露吗？那个 这不是答案。让 让我们看看下面的例子:

大数据时代的隐私保护——36大数据

在这个例子中，我们保证2-匿名性、2-多样性、T-接近度(分布近似)、工资和购买偏好是敏感属性。攻击者通过李磊 他知道李雷有很多书，所以他可以很容易地找到李雷 s在四段数据中。那个，从而造成隐私泄露。有些读者可能会问，通过背景知识攻击k-匿名的前提是不是应该知道准标识符？那个 事实并非如此。针对敏感属性的后台攻击同样适用于k-匿名，所以无论保证什么属性，隐私泄露仍然难以避免。

差异隐私(Differential privacy)

除了针对我们之前介绍的K-匿名性、L-多样性和T-封闭性三种隐私保护方法的攻击，还有一种叫做差分密码分析。比如某购物公司发布购物偏好数据，说我们有100个人的购物偏好数据，其中10个人偏好购买汽车类产品，另外90个人偏好购买电子类产品。如果攻击者知道其中99个人更喜欢汽车用品还是电子产品，他就可以知道第100个人的购物偏好。这样，通过比较公开数据和现有知识，就可以推断出个人隐私，这就是所谓的差分密码分析。

2009年，微软研究院的Cynthia Dwork提出了差分隐私的概念，就是为了防止差分密码分析。也就是说，虽然攻击者知道100个人的个人信息和其中99个人的信息，但是他可以 比较这两个信息得不到第100个人的信息。

简单来说，差分隐私就是一种方法，使得查询100条信息和99条信息得到的结果相对一致，这样攻击者就可以 不能通过比较(差分)数据找出第100个人的信息。这种方法是为了增加随机性。如果查询100条记录和99条记录，输出相同值的概率是相同的，所以攻击者可以 不执行差分密码分析。此外，对于数据集D和D 只有一条记录不同的(相邻数据集)，通过查询它们获得相同结果的概率非常接近。注意，不能保证概率是相同的。如果概率相同，数据需要完全随机化，所以公开数据没有意义。因此，我们需要尽可能地接近，以确保我们在隐私和可用性之间找到平衡。

ε-差分隐私(ε-DP)可以用下面的定义来表示:

大数据时代的隐私保护——36大数据

m是对D的任意查询操作，给查询结果增加了一定的随机性，也就是给数据增加了噪声。在将相同的随机噪声添加到两个数据集之后，查询结果与C的概率比小于特定的数。这会保护你。用户隐私泄露的概率有一个数学上界。与传统的k-匿名相比，差分隐私使得隐私保护模型更加清晰。

让 让我们用一个例子来解释差分隐私的定义:

大数据时代的隐私保护——36大数据

上图中的D1和D2是两个相邻的数据集，只有一个记录不一致。当攻击者查询 "有多少20到30岁的人喜欢购买电子产品？"，这两个数据库的查询结果为100的概率分别是99%和98%，它们的比值小于某个数。如果对于任何查询都能满足这个条件，我们可以说这个随机方法满足ε-差分隐私。因为D1和D2是可以互换的，严格来说，它们的比率应该大于。

无论查询是什么，两个相邻数据库返回的结果总是相似的。

有四种方法可以实现数据的差异保密:

输出转换

输入查询转换

中间值转换

以及采样和汇总数据。

接下来，本文主要介绍输出结果转换的方法。该方法主要针对查询结果为数值或数值向量的情况，通过添加噪声使输出结果达到ε-DP。

输出变换:添加噪波

在差分隐私中，防止隐私泄露的重要因素是在查询结果中加入噪声。对于数值型查询结果，常见的方法是对结果进行数值变换。为了解释如何添加噪声，让 让我们先看下面的例子:

大数据时代的隐私保护——36大数据

如果一个公司公开数据，提供一个查询数据的接口f(x)，服务器会针对不同的查询x输出一个查询结果f(x) noise，加入noise是为了保证ε-differential privacy。

那么如何选择噪音呢？

在差分隐私法中，作者巧妙地利用了拉普拉斯分布的特性，找到了合适的噪声法。对于数值或向量的查询输出，M(x) = f(x)噪声。我们可以得出以下结论:

其中Lap是拉普拉斯分布，GS表示全局灵敏度:

详细证明请参考差分隐私相关文章。

有了这个结论，如果要保证一个查询接口f(x)的ε-DP，只需要在查询结果中加入Lap(GS/e)噪声即可。

拉普拉斯分布及其概率密度函数如下:

大数据时代的隐私保护——36大数据

大数据时代的隐私保护——36大数据

(ε，δ)-差分隐私，(ε，δ)-DP

ε-DP是一个 "严格 "隐私保护保障。当在数据库中添加或删除一条数据时，它保证所有查询的输出都是相似的。但是(ε，δ)-DP在ε-DP的保证下允许一定的误差概率。比如在(ε，δ)-DP的保护下，用户会有δ的隐私泄露概率。

大数据时代的隐私保护——36大数据

基于这些概念，差分隐私也可以用在机器学习算法中。常见的算法，如PCA、logistic回归和SVM，都有相应的差分隐私算法。

隐私平衡了数据的实用性和私密性，用户可以通过设置自己的 "隐私预算和。但是差分隐私并不是万能的，很多加噪声的算法需要在大量数据集上实用。另外， amp的合理设置是什么？"隐私预算和也是一个问题。这些都是差分隐私面临的问题和挑战。此外，因为对 "背景知识 "太强，就需要在结果中加入大量的随机化，导致数据效用急剧下降。然而，差分隐私作为一种非常优雅的数学工具，是未来隐私保护研究的一个发展方向。差分隐私(Differential privacy)用严格的数学证明告诉人们一个匿名的公共数据可以保护用户多少隐私。

k-匿名化与ε-差分隐私的关系

我们分别介绍了k-匿名化和ε-差分隐私。k-匿名化相对容易理解和实践，差分隐私更像是从理论上证明隐私保护的边界。虽然方法的分析角度完全不同，但却密切相关。美国普渡大学的李宁辉教授在《或k-匿名会议》一文中详细分析了K-匿名与ε-差分隐私的关系。本文证明了在适当使用k-匿名化时,(ε，δ)-微分隐私可以满足一定的条件。同时提出了k-匿名的一种变体:β-采样数据-独立性_泛化k-抑制(k，β)-sdgs，变换后的k-匿名可以满足差分隐私。利用差分隐私这一工具，我们可以精确地度量前人提出的k-匿名性，这在理论研究上具有重要意义。

实际案例

在实际应用中使用差分隐私还有很多问题需要考虑。当引入差分隐私时，我们假设所有的查询。所有操作都由一个可信的数据库处理，该数据库存储用户 的原始数据。那么如果数据库被攻击，包含用户隐私的原始数据就会被泄露。

如果你不 t收集用户 的原始数据，先在客户端做差分隐私，再发送到服务器，这个问题就解决了。最近，谷歌率先使用RAPPOR系统收集用户 Chrome浏览器上的使用数据。RAPPOR保护用户 基于 "随机反应和。随机响应的过程如下:

当用户需要报告个人数据时，他们第一通过抛硬币来决定是否报告真实数据。如果是阳性，就报真实数据。如果没有，报告一个随机数据和 "抛硬币 "以确定随机数据的内容。

在收到所有数据后，服务器可以判断返回数据正确的概率，因为它知道 "抛硬币 "是积极的。

这种 "随机反应和在理论上也证明了服从ε-微分隐私。对于用户来说，隐私数据在上报给服务器之前已经加了噪声，所以有一定的保障。对于公司来说，也可以收集到有效的数据。

RAPPOR使用 "随机反应和克服了以前只能回答简单查询语句的局限，现在可以报告字符串等更复杂的答案。当RAPPOR报告字符串信息时，它第一使用bloom filter算法将字符串散列到一个数组中，然后添加噪声并发送给服务器。Bloom filter不需要存储元素本身，可以用来检索元素是否在集合中。通过这种方法，可以将噪声添加到字符串数据中，以保护用户的隐私。

苹果还在2016年世界开发者大会(WWDC)上宣布使用差分隐私来收集用户数据。虽然苹果没有。;t透露具体细节，我们可以从官方描述中推断，苹果也使用了在客户端匿名，然后传输到服务器的方法。

差异隐私是统计学和数据分析领域的一个研究主题，它使用哈希、子采样和噪声注入来实现…众包学习，同时保持个人用户的数据完全隐私。苹果一直在做一些超级重要的事情在这一领域开展工作，以实现差异隐私的大规模部署。

我们刚才介绍的Google和Apple的模式都是在本地做差分隐私，然后上报给服务器。我们称这种方法为局部模式。这种差分隐私的方法即使在报告的数据可以相互关联的情况下，仍然存在隐私泄露。Google RAPPOR虽然解决了同一数据多次报告导致的隐私泄露问题，但并没有解决相关数据多次报告导致的隐私泄露问题。对于这个问题，苹果并没有给出详细的解释。

除了谷歌和苹果在内部产品中使用差分隐私方法，哈佛大学还公布了一个名为PSI(ψψ)的项目，提供了一个便捷的差分隐私工具。通过上传数据和调整差分隐私的参数，用户可以获得满足差分隐私的数据集。

总结一下:通过大数据，我可以知道哪个省的胸最小。想了解就关注我私聊。