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实验准备：Pycharm

实验环境：Python3.9

实验内容：对批处理生成的数据使用差分隐私算法

差分隐私技术的基本思路如下：

当用户（也可能是潜藏的攻击者）向数据提供者提交一个查询请求时，如果数据提供者直接发布准确的查询结果，则可能导致隐私泄漏，因为用户可能会通过查询结果来反推出隐私信息。

为了避免这一问题，差分隐私系统要求从数据库中提炼出一个中间件，用特别设计的随机算法对中间件注入适量的噪音，得到一个带噪中间件；再由带噪中间件推导出一个带噪的查询结果，并返回给用户。

这样，即使攻击者能够从带噪的结果反推得到带噪中间件，他也不可能准确推断出无噪中间件，更不可能对原数据库进行推理，从而达到了保护隐私的目的。

1、了解Laplace分布定义

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代码实现：使用pycharm安装matplotlib包pip install matplotlib

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

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