使用差分隐私

差异化隐私保护可防止用户数据被追踪到个人用户。 所涉及的参数被称为隐私预算。 这是在数据集中增加或删除一个条目的基础上衡量隐私损失的指标。

在 Mimic 节点中配置差异隐私设置之前，您需要创建 Synthetic Data Generator 流程。 更多信息，请参阅创建合成数据流。

1. 在 Synthetic Data Generator 图形流程编辑器中打开 Synthetic Data Generator 流程。

2. 如果您的流程还没有模仿节点，请双击节点面板中的模仿节点并将其连接到流程来添加一个。

3. 将鼠标悬停在 " 模仿 "节点上，然后单击 " 编辑 "。

4. 向下滚动并选择 " 隐私 "。 在 " 隐私 "部分，打开 " 启用差分隐私 "。

   这将确保合成输出中不会暴露任何个人的敏感数据。 您可以通过调整隐私预算 (epsilon) 和泄漏 (delta) 参数来控制隐私保护级别。

5. 调整隐私预算（ε）。

   通过隐私预算，您可以调整合成输出中所需的隐私保护级别。 较小的值可提供更大的隐私保护，但会损失一些准确性。 较大的值可提供更高的准确性，但隐私保护能力有所减弱。

6. 调整隐私泄漏概率 (delta)。

   Delta 通常被称为隐私泄露的最大允许可能性。 Delta 应小于或等于 1/n*n，其中 n = 样本大小。 delta 越小，隐私保护能力越强。

7. 生成随机种子 当启用有区别的隐私时，此随机种子值将使您能够复制有区别的隐私合成输出。 禁用差分隐私时，可在生成节点中调整随机种子值。

8. 手动调整列边界（可选）。 列界限会自动应用，但您可以手动调整这些界限以限制用于拟合的值的范围。 只能选择数字列。

   注意： 流程运行后，即使在此处设置了列边界，**生成**节点结果中的列边界也不会更新。 这是预期行为。 如果输入的值大于或小于实际数据列的界限，那么差分隐私值就会调整为新值。 不过，最小/最大列界限只适用于真实数据，而不适用于生成的合成数据。 这样做的好处是，在**生成**节点期间，差分隐私结果不会受到指定的最小/最大列边界的干扰。 手动设置最小值和最大值可能会导致隐私泄露。

9. 更新隐私选项后，选择保存。

8. 选择全部运行。