Python 差分隐私算法实例 - 使用拉普拉斯机制

以下是一个简单的差分隐私算法实例，使用 Python 编写：

import numpy as np

# 定义一个辅助函数来计算拉普拉斯噪声
def laplace_mech(data, sensitivity, epsilon):
    beta = sensitivity/epsilon
    noise = np.random.laplace(0, beta, 1)
    return data + noise

# 定义一个数据集
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 计算数据集的敏感度
sensitivity = max(data) - min(data)

# 添加拉普拉斯噪声
epsilon = 1.0
noisy_data = [laplace_mech(datum, sensitivity, epsilon) for datum in data]

# 输出原始数据和添加噪声后的数据
print('原始数据：', data)
print('添加噪声后的数据：', noisy_data)

这个例子中，我们定义了一个辅助函数laplace_mech，它使用拉普拉斯噪声来添加随机性。我们使用数据集data来计算敏感度，并使用laplace_mech函数添加拉普拉斯噪声。最后，我们输出原始数据和添加噪声后的数据。