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 $$Pr(M(D)∈R)≤Pr(M(D')∈R)*e^ε+δ$$
-===== Configuración de privacidad Diferencial =====
+===== Escenarios de privacidad Diferencial =====
 Dependiendo de donde se ejecuta el mecanismo hay 2 tipos de modelos:
   * Privacidad diferencial Central: Hay un agregador centralizado de confianza que ejecuta el mecanismo M
@@ Línea 47: / Línea 47: @@
   * Privacidad diferencial no acotada: D' se obtiene de D tras eliminar una entrada.
+===== Mecanismos de privacidad diferencial =====
+Existen varios mecanismos que proveen privacidad diferencial y pueden ser aplicados a varios sistemas.
+==== Mecanismo Aleatorizado ====
+Tenemos un mecanismo $M:{0,1}$->${0,1}$:
+{{drawio>pan:mecaleator.png}}
+==== Mecanismo Exponencial ====
+Este mecanismo puede ser usado para proveer privacidad diferencial en muchos casos, la idea es reportar una salida de forma privada, pero con una probabilidad proporcional a su utilizad.
+===== Propiedades de la privacidad diferencial =====
+==== Resistencia al Post-Procesado ====
+El procesado nunca reduce la privacidad, pero puede incrementarla
+==== Privacidad grupal ====
+En un escenario de privacidad diferencial central, se considera que los datasets difieren en más de una entrada. Esto puede ser probado construyendo K datasets cambiando una fila en cada uno.
+==== Composición secuencial ====
+Si se ejecutan k mecanismos en el mismo dataset y se publican todos los resultados, la privacidad se reduce al publicar más resultados, pero, si el valor de $δ$ es algo mayor, se puede obtener un valor de ε mucho menor, aumentando la privacidad.

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