差分隐私技术在火山引擎的应用实践

一、布景

1.1 隐私走漏场景

跟着用户本身隐私维护意识的进步和《数据安全法》、《个人信息维护法》等国家法律法规的连续施行,如安在搜集、运用用户数据的过程中确保用户的隐私安全、满意监管要求,成为了应战性的问题。在互联网厂商的日常事务中,常见的用户隐私走漏场景有:

(1矩阵的逆)数据核算矩阵的乘法运算查询:算法工程师 对用户数据进行核算查询的成果直接向客户回来(矩阵如客群洞悉等事务算法),存在算法的特征经过差分进犯从核算成果中获矩阵计算器取个别数据库有哪数据库系统概论几种信息的或许性。

  • 例如,某互联网公司为外数据库管理体系部客户供给客群画像服务,客户别离数据库系统概论查询集体 A 和集体 B(集体 B 与集体 A 比较算法的特征,仅多出一名算法规划与剖析用户甲)的居住地分布,如果第二次查询成果中居住在南京鼓楼产品定位的人数比第一次报告中多 1,矩阵转置那么能够推断出甲的居住地在南数据库软件京鼓楼,走漏了甲的隐私信息。

(2)用户数据搜集: 手机 APP、矩阵转置产品动终端通常会搜集多种用数据库查询语句阵乘法户信息(如地理方位,健康状况等)以进步服务质量和用户体会。然而,直接搜集或许会数据库系统工程师导致用户隐私的走漏,一起也遭到产品法律法规的严厉限制。

  • 例如,用户甲在某专科医院治病时打开了方位定位,互联网产品规划厂商经过搜集用户甲的地理方位,可矩阵的秩能会推断出用户甲患有某种疾病,从而造成用户甲的隐私走漏。

因而,对于广阔互联网厂商来说,研发高质产品生命周期量的隐私维护算法的特征服务,以解决核算查询、数据搜集等场景中的用户隐产品运营私走漏矩阵转置问题,一起产品质量法确保数据的可算法的时间复杂度取决于用性,从而满意监管要求,为事务赋能,成为了重要的工作。

1.2 去标识化与差分隐私

传统的隐私维护手法往往经过解耦、泛化等办法算法剖析的意图是去除用户记录的标识符信息(如名字、身份证号、设备 ID 等),或经过匿名化技能(如 K-匿名、L-多样性等)对用户记录的准标识符(如街道、邮编等)进行泛化、数据库管理系统压缩,使得进犯者无法直接或间接地把处理过的数据与用户精确地从头关联。矩阵的秩然而,传统办法的安全性与进犯者所把握的布景常识密切相关,并且难以对隐私算法工程师维护水平进行定量剖析。例如上文中的查询场景,因为进犯者有布景常识存在(知道用户甲是否在算法的特征查询范围中),传统的匿名化办法无法起到预期的效果。

为解决这些问题,差分隐私(Differential P数据库原理rivacy,简称 DP) [1]技能应运而生。该技能供给了一种机器学习严厉、可证明的隐私维护手法,且其维护强度不依赖于进矩阵计算器犯者所把握的布景常识。因为这些特点,差分隐私一经提出数据库便得到了学术界和工业界的广泛认可和运用。特别地,差分隐私的通用定义为:

差分隐私技能在火山引擎的运用实践

则称算法 M 供给 -DP,其间 S 是由算法 M矩阵转置 所有数据库原理或许的输出构成的调集,参数数据库体系概论第五版课后答案 称为隐私产品批号是生产日期吗预算。通数据库体系的核心是算法是指什么过调整隐私预算 的取值,能够操控差分隐私维护的程度。 越小,增加或删去一条记录对成果的影响程度越小,隐私维护强度也就越大,核算成果的可用性越低,反之亦然。因而,在算法剖析的意图是实践运用中,依据不同场景和需求,设定合理的 取值以到达隐私维护和数据可用性之间的平衡,是差分隐私技能运用的要害问题之一。

1.3 依据差分数据库体系概论隐私的维护服务

为了解决核算查询以及数据库体系工程师用户数据搜集场景中隐私走漏问题,火山引擎安全研讨算法分析的目的是团队依据差分矩阵的逆隐私技能,依托自研的 Jeddak 数据安全隐私核算渠道,别离研算法规划与剖析发了面向查询维护数据库规划的 D矩阵的乘法运算PSQL 服务(Differentially Private SQL Query Service)以及面向搜集维护的 LDPDC 服务(Locally D算法分析的目的是器学习ifferentially Private Data Collection Service),在确保查询和搜集过程中用户隐私的算法导论基础上,完产品成了数据的高可用方针。以下别离对两个服务进行介绍矩阵和行列式的区别

二、DPSQ算法是指什么L 查询维护服务

DPSQL 选用中心化差分隐私(Centralized算法的五个特性 Differential Priva产品经理cy算法工程师,简称 CDP,适用矩阵的迹数据库体系概论于数据管理者可信的场景)[1]模式,以中间件的形式接收 SQL 核算查数据库系统工程师询恳求,回数据库软件来满意差分隐私的查询成果。因为实践场景中查询恳求的多样性矩阵算法导论和行列式的差异,DP产品规划SQL 服务构建面对以下要害应战:

  1. 怎么兼容不同类型数据库的查询方言,以下降运用本钱、确保客户的查询体会?
  2. 如安在复杂 SQL 句子情况下核算适宜的差分隐私噪声,统筹隐私维护效果与确保数据功效?

以下将从服数据库原理务架构和要害规划两个方面机器学习论述 DPSQL 的应对办法,并对落地运用进行算法规划与剖析扼要介绍。

2.1 服务架构

DPS矩阵的秩QL 服务包矩阵相乘怎么算括三个组件:

  1. D产品定位PSQL 核心服务算法算法的空间复杂度是指:以原始 SQL 统数据库系统概论产品计查产品批号是生产日期吗询语算法的有穷性是指句作为输入,输出满意差分隐私的成果,其间包括 SQL 解析与重写、差分隐私加噪等模块;
  2. 元数据管理服务:维护数据库的元数据数据库及数据表特点特征,以便于对数据表特点进行敏感度剖析;
  3. 隐私预算管理服务:维护每个数矩阵的迹据表的隐私预算分配与耗费记算法的机器学习有穷性是指录,供给隐私预算余量查询、报表机器学习和审计功能算法工程师,以便于对查询恳求进行隐私操控。

一个典型的查询恳求处理流程如下:

  • 首先,核心服务接受客户提交的 SQL 查询句子,对该句子进行数据库有哪几种解析和重写,以便于核算隐私数据库噪声(机器学习如将 AVG 核算改为 SU产品M/产品介绍COUN数据库体系工程矩阵的乘法运算T);
  • 然后,核心服务调用元数据管理服务,核算重写后的 SQL 查询所对应的数据表敏感度,数据库管理系统一起在数据库上履行重写后的 SQL 查询,得到数据数据库有哪几种库有哪几种原始的查询成果;
  • 最后,核心服务调用隐私预算管理服务得到为该查询分配的隐私预算,并结合敏感度在原始的查询成果中增加噪声并回来。

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2.2 要害规划

针对算法的五个特性前文所述 SQL 方言兼容以及查询噪声核算的应战,团队在 DPSQL 中数据库完成了多源异构的 SQL 解析与重写机制矩阵核算器,以及自适应的 差分隐私加噪机制。

2.2.1 多源异构数据库 SQL 解析与重写机制

  • 选用灵敏可扩展的 SQL 解析机制(parser),可支产品定位持多产品批号是生产日期吗种 SQL 方言,与传统数据库查算法的时间复杂度取决于询无差别。
  • 选用定制化的 SQL 重写机制(rewriter),矩阵可支撑多种语法特征,例如聚合函数、多层子查询、join、group by 等。

差分隐私技能在火山引擎的运用实践

2.2.2 自适应的差分隐私加噪机制算法的有穷性是指

  • 依据 SQL 查询包括的聚合数据库软件函数类型,自适应地为查询分配隐私预算,下降隐私预算的耗费;
  • 依据 SQL 查询的聚合函数类型,高效剖析聚合函数在多表链接矩阵的乘法运算查询、多层子查询等场景下的敏感度,分配矩阵的乘法运算产品生命周期宜的差分隐私加噪算法,进步服务性能和查询成果的可用性。

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2.3 落地运用

目前,DPSQL 服务已接入火山引擎的客户数据渠道,为银矩阵乘数据库行、车企、零售等职业客户供给隐私维护的用户集体洞悉服务。凭仗在隐私维护和事务合规矩阵的迹等方面的出色体现,DPSQL 服务成功当选国内第一个隐私核算敞开社区——敞开隐私核算 OpenMPC 发布的“隐私核算 2021 年度优秀运用案例 TOP10”。

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三、 LDPDC 搜集维护服务

LDPDC 服务以本地化差分隐私(Local Differential Privacy)[2]为核心技能,为用户供给端上的 LDP-SDK,完成端上数据的算法设计与分析扰动处理。一起,配套供给了服务端的核产品定位算服务,对 LDP-SDK 搜集的数据进行汇总剖析。相同地,LDPDC 面对以下应战:

  1. 如安在满意算法分析的目的是法工程师用户个产品批号是生产日期吗性化隐私维护需求的一起,下降通讯开支?
  2. 怎么针对剖析使命,下降搜集数据中的噪声,进步数据可用性?矩阵乘法

相同的,以下从服务架构和要害规划两个方面论述 LDPDC 的应对办法,并对落地数据库查询算法的时间复杂度取决于句子运用进行扼要矩阵的乘法运算介绍。

3.1 服务架构

LDPDC 服务两个模块构成:

  1. 客户产品生命周期:内置 LDP-SDK,包括个性化的扰动矩阵的秩机制,用数据库系统概论第五版课后答案以接受用户个性化的隐私维护需求设置,并据此对用户数据进行扰动处理,从而为用户供给差分隐私维护;
  2. 服务端:搜集汇总客户端传输的数据,供给定制化的降噪聚合机制,矩阵的秩用于对汇产品运营总的产品定位数据进行降矩阵核算器噪聚合处理,进步数据可用性。处理后的数据可运用于引荐体系、统矩阵转置计查询、机器学习等数据剖析服务;

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3.2 要害设矩阵的迹

针对端上扰动和汇聚噪声下降的应战,LD产品运营PDC 规划了个性化的扰算法的五个特性动机制和定制化的降噪聚合机矩阵相乘怎么算制。

3.2.1 个性化的扰动机制

  • 为用户供给隐私维护强度矩阵的逆配置选项(低、中、高三挡),矩阵的乘法运算满意用户对本身数据的个性化隐私维护需求。
  • 供给高效的数据压缩和交互机制(如 GRR 机制、OLH 机制等),减少客户端与服务端之间的信息传输量和交互次矩阵转置数,下降通讯开支。

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3.2.2 定制化的降噪聚合机制

  • 针对不同类型的个人数据,数据库管理系统运用定算法的特征数据库系统概论化的降噪聚合机制,以确保所搜集到数据的高功效。
  • 供给无偏性处理机制,使得加噪聚合后的核算信息理论上等于真实数据的核算信息。
  • 供给一致性处理机制,使得聚合后的核算信息能够与产品介绍揭露的布景常识保持一致,如将小于 0 的频数置为 0 等。

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3.3 落地运用

目前,LDPDC 服务将开始在地理方位搜集等服务中进矩阵相乘怎么算行运用,辅佐事务部门对于用户信息搜集进行合规治理,为广告引荐等服务供给策略支撑。

四、结语

DPSQL 服务和 LDPDC 服务是差分隐私技能在火山引擎实践运用场景中的成功实践。未来,差分隐私相关服务将出现在火山引擎数据库原理云安全系列产品矩阵中,服务矩阵乘法于火山云客户。火山引擎安全研讨团队将继续探索事务场景,深数据库原理入发掘用户数据隐私维产品设计专业护需数据库查询语句求,研讨前沿隐私维护技能的落地运用,为用户的数据隐私安全供给强力确保。

引用文献

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