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| - | La privacidad diferencial protege contra el aprendizaje de cosas que no se pueden obtener mediante inferencia de la información lateral. Si tenemos dos bases de datos y en una tenemos a cierto sujeto y este no está en la otra, la privacidad diferencial busca estadísticamente que el resultado de respuesta de ambas bases de datos cuando se hace una solicitud, el resultado no sea distinguible. Se trata de que cuando el curador responda meta ruido en la respuesta para que ambas bases de datos no sean distinguibles. Lo malo de la privacidad diferencial es que puede inutilizar las bases de datos al introducir ruido en exceso. | + | La privacidad diferencial protege contra el aprendizaje de cosas que no se pueden obtener mediante inferencia de la información lateral. Si tenemos dos bases de datos y en una tenemos a cierto sujeto y este no está en la otra, la privacidad diferencial busca estadísticamente que el resultado de respuesta de ambas bases de datos cuando se hace una solicitud, el resultado no sea distinguible. Se trata de que cuando el curador responda meta ruido en la respuesta para que ambas bases de datos no sean distinguibles. Lo malo de la privacidad diferencial es que puede inutilizar las bases de datos al introducir ruido en exceso. La respuesta del curador debe ser determinista (Que tenga una entrada aleatoria). |
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| + | La idea es responder siempre lo más parecido independientemente de quien esté en las bases de datos. La privacidad diferencial se define sobre bases de datos vecinas, que son bases de datos muy similares en las que la diferencia es una fila que ha sido eliminado o que cambia con respecto a otra. | ||
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| + | ====== Como definir distribuciones similares ====== | ||
| + | Dos distribuciones son parecidas si al calcular la diferencia entre una y otra no se pasa de un valor P que es el indicador de como de privadas son. | ||
pan/privdiff.1727277734.txt.gz · Última modificación: 2024/09/25 15:22 por thejuanvisu
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