python實(shí)現(xiàn)差分隱私Laplace機(jī)制詳解
更新時(shí)間：2019年11月25日 14:47:21 作者：kyton123
今天小編就為大家分享一篇python實(shí)現(xiàn)差分隱私Laplace機(jī)制詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
Laplace分布定義：
下面先給出Laplace分布實(shí)現(xiàn)代碼：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def laplace_function(x,beta):
result = (1/(2*beta)) * np.e**(-1*(np.abs(x)/beta))
return result
#在-5到5之間等間隔的取10000個(gè)數(shù)
x = np.linspace(-5,5,10000)
y1 = [laplace_function(x_,0.5) for x_ in x]
y2 = [laplace_function(x_,1) for x_ in x]
y3 = [laplace_function(x_,2) for x_ in x]
plt.plot(x,y1,color='r',label='beta:0.5')
plt.plot(x,y2,color='g',label='beta:1')
plt.plot(x,y3,color='b',label='beta:2')
plt.title("Laplace distribution")
plt.legend()
plt.show()
效果圖如下：
接下來(lái)給出Laplace機(jī)制實(shí)現(xiàn)：
Laplace機(jī)制，即在操作函數(shù)結(jié)果中加入服從Laplace分布的噪聲。
Laplace概率密度函數(shù)Lap(x|b)=1/2b exp(-|x|/b)正比于exp(-|x|/b)。
import numpy as np def noisyCount(sensitivety,epsilon): beta = sensitivety/epsilon u1 = np.random.random() u2 = np.random.random() if u1 <= 0.5: n_value = -beta*np.log(1.-u2) else: n_value = beta*np.log(u2) print(n_value) return n_value def laplace_mech(data,sensitivety,epsilon): for i in range(len(data)): data[i] += noisyCount(sensitivety,epsilon) return data if __name__ =='__main__': x = [1.,1.,0.] sensitivety = 1 epsilon = 1 data = laplace_mech(x,sensitivety,epsilon) for j in data: print(j)
以上這篇python實(shí)現(xiàn)差分隱私Laplace機(jī)制詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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