Attualmente sto scrivendo un algoritmo per la privacy differenziale usando il meccanismo di Laplace.
Sfortunatamente non ho un background in statistica, quindi molti termini mi sono sconosciuti. Quindi ora sto inciampando sul termine: rumore di Laplace . Per rendere un differenziale del set di dati privato tutti i documenti, basta parlare dell'aggiunta del rumore di Laplace in base alla distribuzione di Laplace ai valori della funzione.
(k è il valore privato differenziale, f il valore restituito dalla funzione di valutazione e Y il rumore di Laplace)
Questo significa che creo variabili casuali dalla distribuzione di Laplace secondo questa funzione che ho da Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Laplace_distribution ?
AGGIORNAMENTO: ho tracciato fino a 100 variabili casuali tratte dalla funzione sopra, ma questo non mi dà una distribuzione di Laplace (nemmeno vicino). Ma penso che dovrebbe modellare una distribuzione di Laplace.
UPDATE2:
Queste sono le definizioni che ho:
(Il meccanismo di Laplace). Data qualsiasi funzione , il meccanismo di Laplace è definito come: dove Y sono le variabili casuali tratte da
Così come:
Per generare Y (X), una scelta comune è quella di utilizzare una distribuzione di Laplace con media zero e parametro scala Δ (f) / ε