打破数据孤岛：联邦学习近期重要研究进展(32)_机器之心原创作者：仵冀颖编辑：H4O随

首先介绍隐私类型及其扩展。差异性隐私描述为：

差异性隐私的其他变体要求平均似然比接近 1，包括集中式和 Renyi 差异隐私权。分布 P 和 Q 之间的 Renyi alpha-散度为：

图38/49

Renyi-差异隐私权为：

当考虑隐私保护对象为没有收到可信保护的单个数据提供者，则应用于单个数据点 x 的机制 M 是本地私有的。

2）重建破坏

本文所研究的情况是用户或研究参与方希望保护数据 X。通过一些处理将 X 转化为向量 W，这种转化可能只是简单的恒等式转换，也可能是 X 或其他推导结果的损失梯度。通过随机映射 WZ 对 W 进行私有化处理。旁观者（或对手）希望能够基于私有数据 X 估计函数 f(X)。但是，如果 X 或 f(X) 维度足够高，旁观者（或对手）掌握的关于 X 的先验知识是有限的，因此 WZ 的映射仅需包含较少的混淆信息就可以保证 X 的隐私安全。