差分隐私
term_id: differential_privacy
Category: ethics_safety
Definition
差分隐私通过向查询结果或模型参数添加经过校准的统计噪声，提供强有力的隐私保障。它量化了关于任何单个个体信息泄露的最大程度。
Summary
一种严格的数学框架，确保包含或排除任何单个个体的数据不会对分析结果产生显著影响。
Key Concepts
- 隐私预算（Epsilon）
- 噪声校准
- 组合定理
- 零知识证明
Use Cases
- 在敏感医疗记录上训练模型
- 发布聚合统计数据而不泄露个人身份
- 在不信任方之间安全共享数据