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本文由創(chuàng)新互聯(lián)(www.cdcxhl.cn)小編為大家整理，本文主要介紹了人吃飽了撐著究竟有多可怕的相關(guān)知識(shí)，希望對(duì)你有一定的參考價(jià)值和幫助，記得關(guān)注和收藏網(wǎng)址哦！
目前成都創(chuàng)新互聯(lián)已為上千的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)絡(luò)空間、網(wǎng)站托管、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、八公山網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶(hù)導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶(hù)和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長(zhǎng)，共同發(fā)展。
echo 0-@ . com amp；;網(wǎng)民:在日本。A "孕婦 "把一個(gè)充氣氣球藏在衣服里，假裝去看醫(yī)生。當(dāng)醫(yī)生用聽(tīng)診器聽(tīng)她的胃時(shí)，胃里的 "孕婦 "刺破氣球。醫(yī)生立即精神癱瘓，失去知覺(jué)，口吐白沫。然而，該 "孕婦 "仍然微笑著說(shuō) "醫(yī)生，我 我在和你開(kāi)玩笑！ "。
我不 我不知道她開(kāi)玩笑的行為足以毀掉一個(gè)醫(yī)生。;的生活。為了更好地理解，讓 讓我們先來(lái)了解一下聽(tīng)診器。聽(tīng)診器用于收集和放大來(lái)自心臟、肺、動(dòng)脈、靜脈和其他內(nèi)部器官的聲音。通過(guò)聽(tīng)診器已經(jīng)可以清楚地聽(tīng)到心臟和血管的微小聲音。可想而知，當(dāng)一個(gè)氣球爆炸的聲音如此之大，普通人都會(huì)嚇一跳，更何況是完全突然的，沒(méi)有任何心理準(zhǔn)備。這種情況下，鼓膜肯定是破了。更不用說(shuō)這個(gè) "孕婦 "意識(shí)到這樣做的后果，就不可能理解這樣一個(gè)玩笑的動(dòng)機(jī)...只能說(shuō)她吃飽了。
:的網(wǎng)民可以 我記不清具體是多少年了。娛樂(lè)圈開(kāi)始了一場(chǎng) "冰桶實(shí)驗(yàn) "活動(dòng)。原本的目的是呼吁大家關(guān)愛(ài)漸凍人，但漸漸的這個(gè)活動(dòng)越走越遠(yuǎn)，變成了一場(chǎng)炒作和吸睛的晚會(huì)。整個(gè)娛樂(lè)圈甚至普通人就跟上癮一樣。今天新聞媒體報(bào)道一個(gè)明星挑戰(zhàn)一個(gè)冰桶，明天又有一個(gè)明星直接浸到冰桶里。后來(lái)演變成有人用開(kāi)水澆，有人用糞澆，跟精神病院一樣。我不知道這樣的活動(dòng)有什么意義。這是我最愚蠢的行為。;我見(jiàn)過(guò)當(dāng)我 我吃飽了沒(méi)事干。
:和我分享一個(gè)消息。這是很久以前的事了。2004年5月，四川中醫(yī)陳建民成功挑戰(zhàn)生存極限49天，創(chuàng)下 "超人絕食 "。同年5月，一家公司的老板牟鵬和他的醫(yī)生在廣州舉行了一個(gè)記者招待會(huì)，聲稱(chēng)一個(gè)60天 "禁食課程及實(shí)驗(yàn)將于5月20日在廣州的一家醫(yī)院進(jìn)行，這將創(chuàng)造絕食持續(xù)時(shí)間的新世界紀(jì)錄。你最近總是喜歡和鄰居攀比嗎？讓 咱們不談里面的主角絕食的時(shí)候有沒(méi)有吃東西。這種事情的發(fā)生會(huì)吸引人們 而不是對(duì)個(gè)人和社會(huì)無(wú)用的東西。我認(rèn)為為了出名而出名，獲得一個(gè)世界紀(jì)錄的好名聲是非常不可取的。
網(wǎng)友:看到這個(gè)問(wèn)題，我全身不能 我忍不住顫抖。他從左褲兜里掏出一包煙，抽出一支，在手心里翻了兩下，夾在右手中指和食指之間，放進(jìn)嘴里，拿出打火機(jī)點(diǎn)燃。說(shuō)完，他猛吸了一口氣，慢慢吐出來(lái)。眼前的煙霧似乎加深了他內(nèi)心的恐懼。他為什么會(huì)變成這樣？事情怎么會(huì)發(fā)展到這一步？ "類(lèi)似鋼筆的問(wèn)題
:，這是一個(gè)有趣的問(wèn)題。我來(lái)回答一下。前段時(shí)間有個(gè)新聞。相信有人看過(guò)。那是一輛在冰上行駛的SUV。結(jié)果前車(chē)倒了，里面兩個(gè)人被。禍不單行，另一對(duì)夫婦，他們是典型的 "完整和支撐 "，還學(xué)會(huì)了在冰上開(kāi)車(chē)，一下子摔了下來(lái)。幸運(yùn)的是，他們還活著。汽車(chē)被卡在一半，牢牢凍結(jié)。人活著真的要低調(diào)。唐 不要以為霸道就可以稱(chēng)霸所有的路。冰道不是你想支配的東西，但是你想支配就能支配！甜點(diǎn)一定沒(méi)有好結(jié)果。
最近:有人在Tik Tok，真是讓人物無(wú)語(yǔ)。一個(gè)人用挖耳勺移山。一只碗想喝光河里的水。一個(gè)拿著直徑十幾厘米的鋼筋，說(shuō)要磨針。一個(gè)人每天扔一塊小石頭，說(shuō)要填海。以上都是每天說(shuō)持續(xù)了多少天。我 我好擔(dān)心有一天，他們說(shuō)天天搓，會(huì)把地球甩出軌道。糟透了。
1-@ .com1超級(jí)貴的美國(guó)醫(yī)療
你要知道一件事，美國(guó)的醫(yī)療服務(wù)超級(jí)貴。
一般來(lái)說(shuō)，人們不會(huì)。;當(dāng)他們生病的時(shí)候，你不敢叫救護(hù)車(chē)，否則，一次救護(hù)車(chē)之旅會(huì)讓你的錢(qián)花得差不多。
所以每天都收治有錢(qián)的病人，但是沒(méi)錢(qián)的，誰(shuí)管呢？
美國(guó)每天發(fā)現(xiàn)的感染人數(shù)肯定不是全部。你不 我不知道有多少人不知道。;根本不做測(cè)試，有多少人不做測(cè)試？;即使檢測(cè)后也沒(méi)有得到治療。病毒繼續(xù)傳播。
2美國(guó)數(shù)據(jù)美國(guó)的數(shù)據(jù)也證明了這個(gè)觀點(diǎn)?？聪旅娴臄?shù)據(jù)就能對(duì)這個(gè)問(wèn)題有所了解。
以下是美國(guó)的數(shù)據(jù):
每一天都領(lǐng)先于前一天，如果我們每個(gè)人都能這樣學(xué)習(xí)和進(jìn)步就好了。不幸的是，這是中的感染人數(shù)。
共確診3701580人，現(xiàn)確診1879671人，死亡14.12萬(wàn)人。這是一個(gè)多么可怕的數(shù)字。
肺炎處理病人死亡的3種方法(1)在萬(wàn)人坑掩埋尸體
這篇文章是今年4月9日的新聞。
據(jù)《路透社》稱(chēng)，肺炎的死亡人數(shù)已超過(guò)16000人，紐約州成為的中心，每天有400多人死亡。當(dāng)?shù)靥介g不堪重負(fù)，不得不征用囚犯在無(wú)人島(哈特島)上大規(guī)模挖坑埋葬死者。這些殘酷的畫(huà)面被無(wú)人機(jī)一一拍下。
這 "萬(wàn)人坑 "不是謠言。
據(jù)echo 6-@ .com 4月9日?qǐng)?bào)道，紐約市長(zhǎng)比爾·白思豪本周早些時(shí)候表示，位于紐約布朗克斯區(qū)東北部的哈特島可能會(huì)被用來(lái)臨時(shí)埋葬肺炎 它死了。紐約市發(fā)言人弗雷迪·戈?duì)柎奶?日證實(shí)，他們已經(jīng) "別無(wú)選擇。 "選擇 "，只能這么做，希望能緩解市內(nèi)各大醫(yī)院太平間的緊張。
伴隨著這條新聞，網(wǎng)上還曝光了幾張無(wú)人機(jī)拍攝的圖片。我看到一臺(tái)挖掘機(jī)在荒蕪的哈特島上挖一條長(zhǎng)長(zhǎng)的壕溝。
在另一段視頻中，十幾名身穿白色防護(hù)服的囚犯抬著木制進(jìn)入坑內(nèi)，至少有幾十具已經(jīng)堆好了...
報(bào)道稱(chēng)，該視頻由非營(yíng)利組織 "哈特島項(xiàng)目和公司。該組織的負(fù)責(zé)人梅林達(dá)·亨特(Melinda Hunt)表示，視頻拍攝當(dāng)天埋葬了23具尸體。在她看來(lái)，最近會(huì)有越來(lái)越多的人被埋葬在那里，埋葬過(guò)程似乎變得更加有組織和系統(tǒng)化。
2醫(yī)院收治了一些感染者。
要知道只有少數(shù)人可以治療。否則，我們不可能每天保持如此高的感染人數(shù)。
一些仍在逃亡的感染者。
因此，美國(guó)的病例數(shù)正在一步步上升，幾乎沒(méi)有它下降的時(shí)間。因?yàn)槲唇?jīng)治療的病人仍在傳染他人。
4未感染者隨時(shí)可能被感染。
感染者隨時(shí)可能死亡。
希望能解答大家的疑惑。
echo 2-@ . com: amp；"人和狗有相同的血統(tǒng)。有人在實(shí)驗(yàn)室培育出了良種狗，我也可以在里面培育出良種人。 "
奧斯威辛集中營(yíng)的醫(yī)生約瑟夫·門(mén)格爾(Jos《對(duì)于四種種族人類(lèi)的前下顎部分的種族形態(tài)學(xué)研究》、門(mén)格爾 的第一篇博士論文，是關(guān)于人類(lèi)學(xué)的。因此，門(mén)格爾成為德國(guó)黨衛(wèi)軍急于拉攏的杰出人才，以幫助證明雅利安人是最優(yōu)秀的種族。
入伍之初，門(mén)格爾就懷著報(bào)國(guó)之心參加了1941年的蘇德戰(zhàn)爭(zhēng)。他因傷勢(shì)嚴(yán)重?zé)o法參加戰(zhàn)斗，從此遠(yuǎn)離戰(zhàn)場(chǎng)。也許這對(duì)于門(mén)格爾來(lái)說(shuō)是一種遠(yuǎn)離死亡的幸運(yùn)，但對(duì)于奧斯威辛集中營(yíng)的幾十萬(wàn)囚犯來(lái)說(shuō)，卻是一場(chǎng)巨大的悲劇。門(mén)格爾雖然是個(gè)醫(yī)生，但他對(duì)救死扶傷并不感興趣，而是把全部精力都投入到了那些變態(tài)而殘忍的人體實(shí)驗(yàn)中。
1943年，門(mén)格爾因?yàn)閵W斯威辛吉普賽營(yíng)地的醫(yī)生退休，作為替補(bǔ)進(jìn)入奧斯威辛，并憑借短時(shí)間內(nèi)摧毀整個(gè)吉普賽營(yíng)地的功績(jī)，很快被提拔為奧斯威辛的主治醫(yī)官之一。
事實(shí)上，當(dāng)奧斯威辛決定一個(gè)囚犯 s的生死，一般只需要幾秒鐘就能讓他脫離隊(duì)列，然后把他趕到毒氣室。不過(guò)門(mén)格爾喜歡穿著整潔，戴著白手套，穿著擦亮的皮鞋。一邊聽(tīng)音樂(lè)，他一邊微笑著和他的 "獵物與獵物。
門(mén)格爾沒(méi)有 不能決定世界的命運(yùn)獵物與獵物直到他了解了更多。有疤痕或小斑點(diǎn)的囚犯，或身高不在門(mén)格爾定義的身高范圍內(nèi)的囚犯，將被送進(jìn)毒氣室。
門(mén)格爾 s看似 "清潔與衛(wèi)生行為也許它 it’只是挑選出 "不適合勞動(dòng)的人并直接消除它們，而剩余的 "適合勞動(dòng)的人會(huì)進(jìn)行人體實(shí)驗(yàn)。1944年7月22日，150名囚犯被送往奧斯威辛，只有21名男性和12名女性被挑出來(lái)勞動(dòng)，其余的都被直接趕進(jìn)了毒氣室。
為了測(cè)試飛行員穿什么樣的飛行服才算耐寒，門(mén)格爾等人讓實(shí)驗(yàn)者穿著飛行員服泡在冷水池里，反復(fù)測(cè)量他們的身體變化。有時(shí)甚至連實(shí)驗(yàn)者都要衣服，然后在零下6℃的室外呆上幾個(gè)小時(shí)。在如此惡劣的低溫實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，很多人直接被凍死，即使活下來(lái)的人也處于低溫休克狀態(tài)。
還有一個(gè)高空研究實(shí)驗(yàn)，為了測(cè)試飛行員 在高空承受壓力的能力，將囚犯驅(qū)入真空負(fù)壓室，然后不斷提高壓力，直到囚犯 肺爆了，或者看著犯人把頭往墻上撞，從而記錄下人類(lèi)承受壓力的數(shù)據(jù)。
這一切讓我們想起了日軍731，但這并不是門(mén)格爾最令人發(fā)指的行為。有人曾說(shuō)門(mén)格爾的綽號(hào)是 "死亡天使因?yàn)樗麑?duì)集中營(yíng)的孩子沒(méi)有同情心，殺了太多的天使。為了讓孩子們乖乖地躺在手術(shù)臺(tái)上，他竟然給他們蛋糕和糖果，并讓他們叫他 "好叔叔 "。
在虛假的偽裝下，為了達(dá)到他種族改良的目的，門(mén)格爾讓一個(gè)又一個(gè)孩子躺在手術(shù)臺(tái)上，然后切斷孩子 在沒(méi)有任何麻醉的情況下，將各種病毒或細(xì)菌注入兒童體內(nèi)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
我記得伊娃·門(mén)格爾經(jīng)常在右臂注射一種不知名的藥物，每次注射都是連續(xù)五針。打完一針后，伊娃突然高燒不退，四肢腫脹，身上甚至出現(xiàn)了巨大的紅色斑塊。門(mén)格爾帶著一群醫(yī)生來(lái)看伊娃，給她量了體溫，斷定伊娃可能活不過(guò)兩周。
于是伊娃被遺棄在病房里，再也沒(méi)人管了。幸運(yùn)的是，伊娃憑借堅(jiān)強(qiáng)的意志力爬到房間另一角的水管喝水，活了下來(lái)。兩周后，伊娃 s退燒，癥狀逐漸消失，于是被送回門(mén)格爾實(shí)驗(yàn)室。但是當(dāng)伊娃看到她的妹妹瑪麗亞時(shí)，她驚訝地發(fā)現(xiàn)瑪麗亞已經(jīng)變得目光呆滯，沉默寡言。
門(mén)格爾 的最佳研究領(lǐng)域是雙胞胎，所以門(mén)格爾在奧斯威辛集中營(yíng)除了伊娃 的姐妹。這些無(wú)辜的孩子要么被門(mén)格爾殺死，要么被門(mén)格爾肢解，甚至被當(dāng)作 "人造連體雙胞胎，實(shí)驗(yàn)產(chǎn)品及。
有一次，門(mén)格爾沒(méi)有自己拿刀，而是站在一旁指揮其他納粹醫(yī)生割下兩個(gè)吉普賽孩子的皮膚，然后像縫衣服一樣把兩個(gè)孩子的尸體縫在一起，試圖讓他們?cè)趥谟系倪^(guò)程中自動(dòng)結(jié)合成一個(gè)連體。結(jié)果兩個(gè)孩子因?yàn)閲?yán)重的傷口感染，在非人的痛苦中慢慢死去。比這個(gè)實(shí)驗(yàn)更讓人無(wú)法接受的是mengele 標(biāo)準(zhǔn)普爾眼球?qū)嶒?yàn) "。為了通過(guò)藥物注射控制虹膜顏色，人為改變眼球顏色，門(mén)格爾將燃料或化學(xué)物質(zhì)直接注入兒童體內(nèi) 當(dāng)他們躺在手術(shù)臺(tái)上不知情，甚至沒(méi)有用藥的時(shí)候。
門(mén)格爾 標(biāo)準(zhǔn)普爾眼球?qū)嶒?yàn) "從來(lái)沒(méi)有成功過(guò)，那些孩子大部分都在撕心裂肺的痛苦中永久失明。戰(zhàn)后，據(jù)一名集中營(yíng)的納粹醫(yī)生回憶，1943年9月，他來(lái)到奧斯威辛吉普賽人集中營(yíng)時(shí)，看到門(mén)格爾實(shí)驗(yàn)室的木桌上擺滿(mǎn)了各種顏色的眼球。這些眼球標(biāo)有特定的標(biāo)簽，并按順序編號(hào)。眼球的顏色是紫色、綠色、淺藍(lán)色和淺黃色。
雖然門(mén)格爾是如此殘忍，但他偽裝的技巧使他在那些無(wú)知的孩子眼中不像其他納粹士兵那樣粗魯，他被認(rèn)為是一個(gè)和藹可親的 "好叔叔 "。
但就是這個(gè) "好叔叔 "世衛(wèi)組織從世界各地的集中營(yíng)中找到了1500多對(duì)雙胞胎兒童。這3000多個(gè)孩子，大部分都死在了門(mén)格爾實(shí)驗(yàn)中，只有不到200人活了下來(lái)。其中，伊娃修女幸運(yùn)地熬到了1945年，蘇聯(lián)解放了奧斯威辛集中營(yíng)。
奧斯威辛還有一個(gè)幸存者，他永遠(yuǎn)失去了他的孿生兄弟奧列斯基。根據(jù)幸存者 據(jù)他回憶，當(dāng)時(shí)門(mén)格爾連續(xù)為奧蘭斯基做了四次手術(shù)，其中一次導(dǎo)致奧蘭斯基 ■下肢癱瘓，再也無(wú)法站立。后來(lái)，門(mén)格爾撤掉了奧蘭斯基 的官。第四次手術(shù)后，奧蘭斯基再也沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)。相比較而言，伊娃和她的姐妹們能一起活下來(lái)已經(jīng)很幸運(yùn)了。
Eva s的妹妹得救了，但門(mén)格勒用假身份證逃離了德國(guó)。1946年，23名納粹醫(yī)生在德國(guó)紐倫堡國(guó)際軍事法庭受審，罪名是參與T-4行動(dòng)，在戰(zhàn)俘或集中營(yíng)進(jìn)行醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)。只有門(mén)格爾成為唯一缺席審判的納粹醫(yī)生。
后來(lái)證據(jù)顛倒后，門(mén)格爾成功逃脫了美國(guó)和蘇聯(lián)的追捕，先回到家鄉(xiāng)岡茲堡，然后持假護(hù)照到南美。1985年，蘇聯(lián)、美國(guó)和德國(guó)加緊抓捕門(mén)格爾，通過(guò)一系列線(xiàn)索得出結(jié)論，門(mén)格爾去過(guò)阿根廷和巴拉圭，最終可能定居在巴西小鎮(zhèn)坎迪杜。
坎迪·杜之被高度懷疑，因?yàn)殒?zhèn)上80多戶(hù)人家有38對(duì)雙胞胎。這里的雙胞胎出生率不僅比世界平均水平高10倍以上，甚至這些雙胞胎幾乎都是雅利安人。當(dāng)然也有很多德國(guó)人在巴西定居，Candidu主要是德國(guó)人。也許這就是為什么Candidu 美國(guó)的雙胞胎大多是雅利安人。
后來(lái)?yè)?jù)坎迪杜居民回憶，上世紀(jì)60年代，坎迪杜突然來(lái)了個(gè)獸醫(yī)，聲稱(chēng)不僅能讓奶牛多生孩子，還能治療婦科病。疾病。于是有人因?yàn)镃andidudo雙胞胎現(xiàn)象認(rèn)定獸醫(yī)是門(mén)格爾，而在晚年，門(mén)格爾真正實(shí)現(xiàn)了他的 "人工制造雅利安物種 "。
門(mén)格爾 s的逃亡經(jīng)歷尚無(wú)定論，但無(wú)論如何，門(mén)格爾逍遙法外，逃脫法律的懲罰是不爭(zhēng)的事實(shí)。事實(shí)上，早在1979年，門(mén)格爾在巴西度假勝地游泳時(shí)，就因突發(fā)心臟病去世，享年68歲。
有些人曾經(jīng)覺(jué)得門(mén)格爾 他的死亡有點(diǎn)像被特工。摩薩德確實(shí)一直在全世界追捕那個(gè)渾身沾滿(mǎn)猶太人鮮血的劊子手。但除了用DNA檢測(cè)確認(rèn)死者是門(mén)格爾外，其他關(guān)于門(mén)格爾是否死于被特工追殺的傳聞，一直沒(méi)有真正的錘子證據(jù)支持。
2005年，門(mén)格爾的雕塑在他的家鄉(xiāng)岡茲堡的一所小學(xué)校園里完成。當(dāng)然，這個(gè)雕塑并不是為了紀(jì)念門(mén)格爾，而是為了紀(jì)念那幾十萬(wàn)白白失去生命的靈魂。
雕塑上的題詞是: "沒(méi)有人能割斷自己和民族之間的歷史。一個(gè)人不應(yīng)該。;t和can 不要讓歷史沉睡，否則歷史會(huì)再次重演，成為現(xiàn)實(shí)的一部分。 "碑文周?chē)逃性S多哭泣和驚恐的眼神。
實(shí)際上，門(mén)格爾 美國(guó)的罪行只是奧斯威辛集中營(yíng)的冰山一角。據(jù)說(shuō)根據(jù)奧斯威辛集中營(yíng)的記錄。;按照當(dāng)時(shí)美國(guó)的規(guī)定，所有的囚犯都可以被德國(guó)所有的納粹醫(yī)生共享。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，奧斯威辛以外的醫(yī)生只需支付幾個(gè)馬克，就可以隨意對(duì)一個(gè)健康的囚犯進(jìn)行醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)，甚至有些藥廠可以通過(guò)付費(fèi)的，委托奧斯威辛的納粹醫(yī)生在集中營(yíng)進(jìn)行人體藥物實(shí)驗(yàn)。
也許有些人覺(jué)得奧斯威辛集中營(yíng)離我們太遠(yuǎn)了，我們可以 不要同情納粹德國(guó)給猶太人帶來(lái)的災(zāi)難。其實(shí)日軍的罪行比奧斯威辛集中營(yíng)還要惡劣，所以我們必須了解和銘記二戰(zhàn)的歷史，才能更好的避免歷史的重演。
大家對(duì)于大數(shù)據(jù)怎么看？
數(shù)據(jù)與隱私大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為科研的基石。在享受推薦算法、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、無(wú)人駕駛等智能技術(shù)帶來(lái)的便利的同時(shí)。，數(shù)據(jù)起到了驅(qū)動(dòng)算法優(yōu)化和迭代的作用。在科研、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)公開(kāi)的過(guò)程中，算法需要收集和使用用戶(hù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)在這個(gè)過(guò)程中必然會(huì)暴露。歷史上有很多公開(kāi)數(shù)據(jù)暴露用戶(hù)的案例 隱私。
AOL是一家美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)公司，也是美國(guó)最大的互聯(lián)網(wǎng)提供商之一。2006年8月，為了學(xué)術(shù)研究，AOL公布了匿名搜索記錄，包括65萬(wàn)用戶(hù)的數(shù)據(jù)，共計(jì)2000萬(wàn)條查詢(xún)記錄。在這些數(shù)據(jù)中，用戶(hù) 的名字被一個(gè)匿名ID代替，但是紐約時(shí)報(bào)通過(guò)這些搜索記錄發(fā)現(xiàn)這個(gè)ID匿名為4417。79%的用戶(hù)對(duì)應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界中的人。ID 4417749的搜索記錄包含關(guān)于 "60歲的人， "里爾本的風(fēng)景 "和搜索詞 "阿諾德 "。《紐約時(shí)報(bào)》根據(jù)上述數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，利爾本只有14個(gè)姓阿諾德。最后，通過(guò)與這14人的直接接觸，確認(rèn)ID 4417749是一位62歲的祖母，名叫塞爾瑪·阿諾德(Thelma Arnold)。最后，AOL緊急刪除了數(shù)據(jù)，并發(fā)表聲明道歉，但為時(shí)已晚。因?yàn)殡[私泄露，AOL被起訴，最后對(duì)受影響用戶(hù)的賠償總額高達(dá)五百萬(wàn)美元。
也是在2006年，美國(guó)最大的電影和電視公司之一網(wǎng)飛舉辦了Netflix獎(jiǎng)，用戶(hù) 電影評(píng)分是根據(jù)公開(kāi)數(shù)據(jù)估算的。從網(wǎng)飛數(shù)據(jù)中刪除識(shí)別用戶(hù)的唯一信息，以為這樣可以保證用戶(hù) 隱私。然而，在2007年，來(lái)自?shī)W斯汀的德克薩斯大學(xué)的兩名研究人員說(shuō)，匿名用戶(hù) 通過(guò)將網(wǎng)飛公布的數(shù)據(jù)與IMDb(互聯(lián)網(wǎng)電影數(shù)據(jù)庫(kù))網(wǎng)站上公布的記錄相關(guān)聯(lián)，可以識(shí)別出他的身份。三年后的2010年，網(wǎng)飛最終宣布，出于隱私原因，它將停止比賽，并被罰款總計(jì)900萬(wàn)美元。
近年來(lái)，各大公司都在密切關(guān)注用戶(hù) 隱私。例如，蘋(píng)果在2016年6月的WWDC會(huì)議上提出了一種名為差分隱私的差分隱私技術(shù)。蘋(píng)果聲稱(chēng)可以通過(guò)數(shù)據(jù)計(jì)算出用戶(hù)群體的行為模式，但它可以 我無(wú)法獲得每個(gè)用戶(hù)的數(shù)據(jù)。那么差分隱私技術(shù)是如何工作的呢？
大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何保證自己的隱私？要回答這個(gè)問(wèn)題，首先要知道什么是隱私。
什么是隱私？
我們經(jīng)常談到隱私泄露和隱私保護(hù)，那么什么是隱私呢？比如家住海淀區(qū)五道口的小明，經(jīng)常在網(wǎng)上購(gòu)買(mǎi)電子產(chǎn)品。是小明 的姓名、購(gòu)買(mǎi)偏好和居住地址私人？如果一個(gè)購(gòu)物網(wǎng)站計(jì)算用戶(hù) 購(gòu)物偏好并公布一些數(shù)據(jù)，公布的數(shù)據(jù)顯示，北京海淀區(qū)五道口的用戶(hù)更喜歡購(gòu)買(mǎi)電子產(chǎn)品，是小明 s隱私泄露？要理解隱私保護(hù)，首先要討論什么是隱私。
對(duì)于隱私這個(gè)詞，科學(xué)研究中普遍接受的定義是 "單個(gè)用戶(hù)的一些屬性，只要符合這個(gè)定義就可以算是隱私。當(dāng)我們談?wù)?"隱私與隱私，我們更加重視 "單一用戶(hù) "。那么，一組用戶(hù)的某些屬性可以認(rèn)為是不隱藏的。私人的。讓 就拿剛才的例子來(lái)說(shuō)吧。對(duì)于小明來(lái)說(shuō)，單個(gè)用戶(hù) "購(gòu)買(mǎi)偏好和和 "居住地址及地址是隱私。如果公開(kāi)數(shù)據(jù)說(shuō)家住五道口的小明愛(ài)買(mǎi)電子產(chǎn)品，那么這顯然是隱私泄露。但如果數(shù)據(jù)只包含一個(gè)地區(qū)的人的購(gòu)買(mǎi)偏好，就不存在用戶(hù)隱私的泄露。進(jìn)一步說(shuō)，如果大家都知道小明住在海淀區(qū)五道口，那小明喜歡買(mǎi)這個(gè)產(chǎn)品嗎？這算不算隱私泄露？答案是否定的，因?yàn)槲覀冎皇峭ㄟ^(guò)這種趨勢(shì)進(jìn)行推測(cè)，而數(shù)據(jù)并沒(méi)有。;不能說(shuō)明小明一定愛(ài)買(mǎi)電子產(chǎn)品。
所以從隱私保護(hù)的角度來(lái)說(shuō)，隱私是一個(gè)針對(duì)個(gè)人用戶(hù)的概念。公開(kāi)群體用戶(hù)的信息不算隱私泄露，但如果能從數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確推斷出個(gè)人信息，那么就是隱私泄露。
隱私保護(hù)的方法
自從信息時(shí)代以來(lái)，關(guān)于隱私保護(hù)的研究就開(kāi)始了。隨著數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)，人們?cè)絹?lái)越重視隱私。當(dāng)我們討論隱私保護(hù)時(shí)，我們包括兩種情況。
第一種是公司開(kāi)放用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)術(shù)研究和數(shù)據(jù)交換，學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)或個(gè)人可以向數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)起查詢(xún)請(qǐng)求。公司在返還相應(yīng)數(shù)據(jù)時(shí)，需要保證用戶(hù)的隱私。
在第二種情況下，公司作為服務(wù)提供商，積極收集用戶(hù) 數(shù)據(jù)以提高服務(wù)質(zhì)量，而在客戶(hù)端收集的數(shù)據(jù)也需要保證隱私。學(xué)術(shù)界提出了多種保護(hù)隱私的方法和衡量隱私是否泄露的工具，如K-匿名、L-多樣性、t-緊密度、ε-微分隱私、同態(tài)加密、零知識(shí)證明今天我們主要介紹K-匿名、L-多樣性、t-緊密度和ε-微分隱私。這些方法首先從直觀的角度來(lái)衡量一個(gè)公共數(shù)據(jù)的私密性，然后使用密碼學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等工具來(lái)保證數(shù)據(jù)的私密性。
讓 讓我們逐一解讀這四種隱私保護(hù)方法:
k匿名(k匿名)
k-匿名是由Latanya Sw:通常是個(gè)人的唯一標(biāo)志，如姓名、地址，等等，這些內(nèi)容需要在數(shù)據(jù)公開(kāi)的時(shí)候刪除。
準(zhǔn)身份echo 8-@ . com amp；;郵政編碼、年齡、生日、性別等。并不獨(dú)特，但它們可以幫助研究人員關(guān)聯(lián)相關(guān)數(shù)據(jù)。
敏感的attribut:敏感數(shù)據(jù)，如購(gòu)買(mǎi)偏好、工資等。，是研究者最關(guān)心的，所以一般直接公開(kāi)。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，k-匿名的目的是保證公共數(shù)據(jù)中包含的至少k-1條個(gè)人信息不能被其他個(gè)人信息識(shí)別。即公開(kāi)數(shù)據(jù)中的任何準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符信息，同樣的組合需要出現(xiàn)至少k次。
例如，假設(shè)公共數(shù)據(jù)受2-匿名保護(hù)。如果攻擊者想要確認(rèn)一個(gè)人 的敏感信息(購(gòu)買(mǎi)偏好)，通過(guò)查詢(xún)他的年齡、郵政編碼和性別，攻擊者會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中至少有兩個(gè)人的年齡、郵政編碼和性別相同。這樣，攻擊者就可以 不能區(qū)分這兩個(gè)數(shù)據(jù)中的哪一個(gè)是小明，從而確保小明 的隱私不會(huì)被泄露。
下表是2-匿名化的信息:
大數(shù)據(jù)時(shí)代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
有兩種主要的k-匿名方法。一種是刪除相應(yīng)的數(shù)據(jù)列，并用星號(hào)(*)替換它。另一種方法是通過(guò)概化使其不可區(qū)分，比如將年齡數(shù)概化為一個(gè)年齡組。對(duì)于郵政編碼等數(shù)據(jù)，如果刪除所有的郵政編碼，研究人員會(huì)丟失很多有意義的信息，所以可以選擇刪除最后一位數(shù)字。
從這個(gè)表中，即使我們知道小明是男性，24歲，郵政編碼是100083，我們?nèi)匀豢梢?我不認(rèn)識(shí)小明。;的購(gòu)買(mǎi)偏好。但是研究者還是可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出一些有意義的結(jié)果，既兼顧了個(gè)人隱私，又為研究提供了有效的數(shù)據(jù)。
k-匿名可以保證以下三點(diǎn):
攻擊者可以 我不知道某人是否在公共數(shù)據(jù)中。
給定一個(gè)人，攻擊者可以 我不能確定他是否有敏感屬性。
攻擊者可以 不能確定某一段數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的是哪個(gè)人。(這個(gè)假設(shè)攻擊者除了準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符信息之外，對(duì)其他數(shù)據(jù)一無(wú)所知。例如，如果所有用戶(hù)都喜歡購(gòu)買(mǎi)電子產(chǎn)品，那么k-匿名可以 我不能保證隱私不被泄露。)
攻擊方法
未排序匹配攻擊:當(dāng)公共數(shù)據(jù)記錄與原始記錄的順序相同時(shí)，攻擊者可以猜出匿名記錄屬于誰(shuí)。例如，如果攻擊者知道小明在數(shù)據(jù)上領(lǐng)先于小白，那么他可以確認(rèn)一下，小明 美國(guó)的購(gòu)買(mǎi)偏好是電子產(chǎn)品，而小白是家用電器。解決方法也很簡(jiǎn)單。您可以通過(guò)在披露原始數(shù)據(jù)之前打亂其順序來(lái)避免這種攻擊。
互補(bǔ)釋放攻擊:如果公共數(shù)據(jù)的類(lèi)型很多，如果它們的k-匿名方法不同，那么攻擊者就可以通過(guò)關(guān)聯(lián)各種數(shù)據(jù)來(lái)推斷用戶(hù)信息。
此外，如果敏感屬性在同類(lèi)準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符中缺乏多樣性，或者攻擊者有其他背景知識(shí)，k-匿名可以 不要避免隱私泄露。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
我們知道李雷 的信息。表格中有兩個(gè)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，但是他們的購(gòu)買(mǎi)偏好都是電子產(chǎn)品。由于缺乏多樣性這一敏感屬性，我們?nèi)匀豢梢缘玫嚼罾?盡管2-匿名的匿名數(shù)據(jù)的敏感信息。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
如果我們知道小資 的信息，知道她不 如果你不喜歡買(mǎi)護(hù)膚品，那么從表中，我們?nèi)匀豢梢源_認(rèn)小資 的購(gòu)買(mǎi)偏好是廚房用具。
l多樣性(l多樣性)
通過(guò)上面的例子，我們引入了多元化的概念。簡(jiǎn)單地說(shuō)，在公共數(shù)據(jù)中，對(duì)于那些具有相同準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符的敏感屬性必須具有多樣性，這樣才能保證用戶(hù) 隱私可以 不能通過(guò)背景知識(shí)和其他方法推斷。
L-div:)一個(gè)類(lèi)型中最高頻率值的概率不超過(guò)1/L
基于熵的l-多樣性(l-div:)一個(gè)類(lèi)型中敏感數(shù)據(jù)分布的熵至少為log(l)。
遞歸(C，L)-多樣性(遞歸(C，l)-div:)簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是保證最頻繁值出現(xiàn)的頻率不會(huì)太高。
l-多樣性也有其局限性:
敏感屬性的性質(zhì)決定了即使保證一定概率的多樣性，也很容易泄露隱私。例如，在醫(yī)院公布的艾滋病數(shù)據(jù)中，敏感屬性是 "艾滋病陽(yáng)性患者(發(fā)生概率為1%)和 "艾滋病陰性 "(發(fā)生概率99%)。這兩個(gè)值的敏感度不同，導(dǎo)致結(jié)果不同。
在某些情況下，l-多樣性是沒(méi)有意義的:例如，艾滋病數(shù)據(jù)的例子只包含兩個(gè)不同的值，因此保證2-多樣性是沒(méi)有意義的。
l-多樣性很難實(shí)現(xiàn):例如，如果我們想在10000條數(shù)據(jù)中保證2-多樣性，我們可能最多需要10000 * 0.01 = 100個(gè)相同的類(lèi)型。這時(shí)候用之前介紹的k-匿名方法可能很難實(shí)現(xiàn)。
偏斜攻擊:如果我們想確保 "艾滋病毒陽(yáng)性患者和 "艾滋病毒陰性 "在同一類(lèi)型的數(shù)據(jù)是相同的，雖然我們保證了多樣性，但隱私泄露的可能性會(huì)增加。因?yàn)閘-diversity沒(méi)有考慮敏感屬性的整體分布。
l-多樣性不。;不要考慮敏感屬性的語(yǔ)義。例如，在下面的例子中，我們通過(guò)李磊 的信息。通過(guò)這兩條信息，我們可以得出兩個(gè)結(jié)論。首先，李雷 的工資比較低；第二，李磊喜歡買(mǎi)電子電器相關(guān)的產(chǎn)品。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
t-貼近度
上面最后一個(gè)問(wèn)題引出了T-貼近度的概念，就是保證敏感信息在同一個(gè)準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符類(lèi)型組中的分布接近于整個(gè)數(shù)據(jù)的分布，并且不超過(guò)閾值T..
如果剛才的數(shù)據(jù)保證了t-貼近度屬性，那么李磊 s的信息查詢(xún)類(lèi)似于整體分布，很難推斷出李磊的薪資水平。
最后，如果k-匿名性、l-多樣性和t-緊密性得到保證，won 隱私不能泄露嗎？那個(gè) 這不是答案。讓 讓我們看看下面的例子:
大數(shù)據(jù)時(shí)代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
在這個(gè)例子中，我們保證2-匿名性、2-多樣性、T-接近度(分布近似)、工資和購(gòu)買(mǎi)偏好是敏感屬性。攻擊者通過(guò)李磊 他知道李雷有很多書(shū)，所以他可以很容易地找到李雷 s在四段數(shù)據(jù)中。那個(gè)，從而造成隱私泄露。有些讀者可能會(huì)問(wèn)，通過(guò)背景知識(shí)攻擊k-匿名的前提是不是應(yīng)該知道準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符？那個(gè) 事實(shí)并非如此。針對(duì)敏感屬性的后臺(tái)攻擊同樣適用于k-匿名，所以無(wú)論保證什么屬性，隱私泄露仍然難以避免。
差異隱私(Differential privacy)
除了針對(duì)我們之前介紹的K-匿名性、L-多樣性和T-封閉性三種隱私保護(hù)方法的攻擊，還有一種叫做差分密碼分析。比如某購(gòu)物公司發(fā)布購(gòu)物偏好數(shù)據(jù)，說(shuō)我們有100個(gè)人的購(gòu)物偏好數(shù)據(jù)，其中10個(gè)人偏好購(gòu)買(mǎi)汽車(chē)類(lèi)產(chǎn)品，另外90個(gè)人偏好購(gòu)買(mǎi)電子類(lèi)產(chǎn)品。如果攻擊者知道其中99個(gè)人更喜歡汽車(chē)用品還是電子產(chǎn)品，他就可以知道第100個(gè)人的購(gòu)物偏好。這樣，通過(guò)比較公開(kāi)數(shù)據(jù)和現(xiàn)有知識(shí)，就可以推斷出個(gè)人隱私，這就是所謂的差分密碼分析。
2009年，微軟研究院的Cynthia Dwork提出了差分隱私的概念，就是為了防止差分密碼分析。也就是說(shuō)，雖然攻擊者知道100個(gè)人的個(gè)人信息和其中99個(gè)人的信息，但是他可以 比較這兩個(gè)信息得不到第100個(gè)人的信息。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，差分隱私就是一種方法，使得查詢(xún)100條信息和99條信息得到的結(jié)果相對(duì)一致，這樣攻擊者就可以 不能通過(guò)比較(差分)數(shù)據(jù)找出第100個(gè)人的信息。這種方法是為了增加隨機(jī)性。如果查詢(xún)100條記錄和99條記錄，輸出相同值的概率是相同的，所以攻擊者可以 不執(zhí)行差分密碼分析。此外，對(duì)于數(shù)據(jù)集D和D 只有一條記錄不同的(相鄰數(shù)據(jù)集)，通過(guò)查詢(xún)它們獲得相同結(jié)果的概率非常接近。注意，不能保證概率是相同的。如果概率相同，數(shù)據(jù)需要完全隨機(jī)化，所以公開(kāi)數(shù)據(jù)沒(méi)有意義。因此，我們需要盡可能地接近，以確保我們?cè)陔[私和可用性之間找到平衡。
ε-差分隱私(ε-DP)可以用下面的定義來(lái)表示:
大數(shù)據(jù)時(shí)代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
m是對(duì)D的任意查詢(xún)操作，給查詢(xún)結(jié)果增加了一定的隨機(jī)性，也就是給數(shù)據(jù)增加了噪聲。在將相同的隨機(jī)噪聲添加到兩個(gè)數(shù)據(jù)集之后，查詢(xún)結(jié)果與C的概率比小于特定的數(shù)。這會(huì)保護(hù)你。用戶(hù)隱私泄露的概率有一個(gè)數(shù)學(xué)上界。與傳統(tǒng)的k-匿名相比，差分隱私使得隱私保護(hù)模型更加清晰。
讓 讓我們用一個(gè)例子來(lái)解釋差分隱私的定義:
大數(shù)據(jù)時(shí)代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
上圖中的D1和D2是兩個(gè)相鄰的數(shù)據(jù)集，只有一個(gè)記錄不一致。當(dāng)攻擊者查詢(xún) "有多少20到30歲的人喜歡購(gòu)買(mǎi)電子產(chǎn)品？"，這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢(xún)結(jié)果為100的概率分別是99%和98%，它們的比值小于某個(gè)數(shù)。如果對(duì)于任何查詢(xún)都能滿(mǎn)足這個(gè)條件，我們可以說(shuō)這個(gè)隨機(jī)方法滿(mǎn)足ε-差分隱私。因?yàn)镈1和D2是可以互換的，嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，它們的比率應(yīng)該大于。
無(wú)論查詢(xún)是什么，兩個(gè)相鄰數(shù)據(jù)庫(kù)返回的結(jié)果總是相似的。
有四種方法可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的差異保密:
輸出轉(zhuǎn)換
輸入查詢(xún)轉(zhuǎn)換
中間值轉(zhuǎn)換
以及采樣和匯總數(shù)據(jù)。
接下來(lái)，本文主要介紹輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換的方法。該方法主要針對(duì)查詢(xún)結(jié)果為數(shù)值或數(shù)值向量的情況，通過(guò)添加噪聲使輸出結(jié)果達(dá)到ε-DP。
輸出變換:添加噪波
在差分隱私中，防止隱私泄露的重要因素是在查詢(xún)結(jié)果中加入噪聲。對(duì)于數(shù)值型查詢(xún)結(jié)果，常見(jiàn)的方法是對(duì)結(jié)果進(jìn)行數(shù)值變換。為了解釋如何添加噪聲，讓 讓我們先看下面的例子:
大數(shù)據(jù)時(shí)代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
如果一個(gè)公司公開(kāi)數(shù)據(jù)，提供一個(gè)查詢(xún)數(shù)據(jù)的接口f(x)，服務(wù)器會(huì)針對(duì)不同的查詢(xún)x輸出一個(gè)查詢(xún)結(jié)果f(x) noise，加入noise是為了保證ε-differential privacy。
那么如何選擇噪音呢？
在差分隱私法中，作者巧妙地利用了拉普拉斯分布的特性，找到了合適的噪聲法。對(duì)于數(shù)值或向量的查詢(xún)輸出，M(x) = f(x)噪聲。我們可以得出以下結(jié)論:
其中Lap是拉普拉斯分布，GS表示全局靈敏度:
詳細(xì)證明請(qǐng)參考差分隱私相關(guān)文章。
有了這個(gè)結(jié)論，如果要保證一個(gè)查詢(xún)接口f(x)的ε-DP，只需要在查詢(xún)結(jié)果中加入Lap(GS/e)噪聲即可。
拉普拉斯分布及其概率密度函數(shù)如下:
大數(shù)據(jù)時(shí)代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)時(shí)代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
(ε，δ)-差分隱私，(ε，δ)-DP
ε-DP是一個(gè) "嚴(yán)格 "隱私保護(hù)保障。當(dāng)在數(shù)據(jù)庫(kù)中添加或刪除一條數(shù)據(jù)時(shí)，它保證所有查詢(xún)的輸出都是相似的。但是(ε，δ)-DP在ε-DP的保證下允許一定的誤差概率。比如在(ε，δ)-DP的保護(hù)下，用戶(hù)會(huì)有δ的隱私泄露概率。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的隱私保護(hù)——36大數(shù)據(jù)
基于這些概念，差分隱私也可以用在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中。常見(jiàn)的算法，如PCA、logistic回歸和SVM，都有相應(yīng)的差分隱私算法。
隱私平衡了數(shù)據(jù)的實(shí)用性和私密性，用戶(hù)可以通過(guò)設(shè)置自己的 "隱私預(yù)算和。但是差分隱私并不是萬(wàn)能的，很多加噪聲的算法需要在大量數(shù)據(jù)集上實(shí)用。另外， amp的合理設(shè)置是什么？"隱私預(yù)算和也是一個(gè)問(wèn)題。這些都是差分隱私面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。此外，因?yàn)閷?duì) "背景知識(shí) "太強(qiáng)，就需要在結(jié)果中加入大量的隨機(jī)化，導(dǎo)致數(shù)據(jù)效用急劇下降。然而，差分隱私作為一種非常優(yōu)雅的數(shù)學(xué)工具，是未來(lái)隱私保護(hù)研究的一個(gè)發(fā)展方向。差分隱私(Differential privacy)用嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明告訴人們一個(gè)匿名的公共數(shù)據(jù)可以保護(hù)用戶(hù)多少隱私。
k-匿名化與ε-差分隱私的關(guān)系
我們分別介紹了k-匿名化和ε-差分隱私。k-匿名化相對(duì)容易理解和實(shí)踐，差分隱私更像是從理論上證明隱私保護(hù)的邊界。雖然方法的分析角度完全不同，但卻密切相關(guān)。美國(guó)普渡大學(xué)的李寧輝教授在《或k-匿名會(huì)議》一文中詳細(xì)分析了K-匿名與ε-差分隱私的關(guān)系。本文證明了在適當(dāng)使用k-匿名化時(shí),(ε，δ)-微分隱私可以滿(mǎn)足一定的條件。同時(shí)提出了k-匿名的一種變體:β-采樣數(shù)據(jù)-獨(dú)立性_泛化k-抑制(k，β)-sdgs，變換后的k-匿名可以滿(mǎn)足差分隱私。利用差分隱私這一工具，我們可以精確地度量前人提出的k-匿名性，這在理論研究上具有重要意義。
實(shí)際案例
在實(shí)際應(yīng)用中使用差分隱私還有很多問(wèn)題需要考慮。當(dāng)引入差分隱私時(shí)，我們假設(shè)所有的查詢(xún)。所有操作都由一個(gè)可信的數(shù)據(jù)庫(kù)處理，該數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)用戶(hù) 的原始數(shù)據(jù)。那么如果數(shù)據(jù)庫(kù)被攻擊，包含用戶(hù)隱私的原始數(shù)據(jù)就會(huì)被泄露。
如果你不 t收集用戶(hù) 的原始數(shù)據(jù)，先在客戶(hù)端做差分隱私，再發(fā)送到服務(wù)器，這個(gè)問(wèn)題就解決了。最近，谷歌率先使用RAPPOR系統(tǒng)收集用戶(hù) Chrome瀏覽器上的使用數(shù)據(jù)。RAPPOR保護(hù)用戶(hù) 基于 "隨機(jī)反應(yīng)和。隨機(jī)響應(yīng)的過(guò)程如下:
當(dāng)用戶(hù)需要報(bào)告?zhèn)€人數(shù)據(jù)時(shí)，他們首先通過(guò)拋硬幣來(lái)決定是否報(bào)告真實(shí)數(shù)據(jù)。如果是陽(yáng)性，就報(bào)真實(shí)數(shù)據(jù)。如果沒(méi)有，報(bào)告一個(gè)隨機(jī)數(shù)據(jù)和 "拋硬幣 "以確定隨機(jī)數(shù)據(jù)的內(nèi)容。
在收到所有數(shù)據(jù)后，服務(wù)器可以判斷返回?cái)?shù)據(jù)正確的概率，因?yàn)樗?"拋硬幣 "是積極的。
這種 "隨機(jī)反應(yīng)和在理論上也證明了服從ε-微分隱私。對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，隱私數(shù)據(jù)在上報(bào)給服務(wù)器之前已經(jīng)加了噪聲，所以有一定的保障。對(duì)于公司來(lái)說(shuō)，也可以收集到有效的數(shù)據(jù)。
RAPPOR使用 "隨機(jī)反應(yīng)和克服了以前只能回答簡(jiǎn)單查詢(xún)語(yǔ)句的局限，現(xiàn)在可以報(bào)告字符串等更復(fù)雜的答案。當(dāng)RAPPOR報(bào)告字符串信息時(shí)，它首先使用bloom filter算法將字符串散列到一個(gè)數(shù)組中，然后添加噪聲并發(fā)送給服務(wù)器。Bloom filter不需要存儲(chǔ)元素本身，可以用來(lái)檢索元素是否在集合中。通過(guò)這種方法，可以將噪聲添加到字符串?dāng)?shù)據(jù)中，以保護(hù)用戶(hù)的隱私。
蘋(píng)果還在2016年世界開(kāi)發(fā)者大會(huì)(WWDC)上宣布使用差分隱私來(lái)收集用戶(hù)數(shù)據(jù)。雖然蘋(píng)果沒(méi)有。;t透露具體細(xì)節(jié)，我們可以從官方描述中推斷，蘋(píng)果也使用了在客戶(hù)端匿名，然后傳輸?shù)椒?wù)器的方法。
差異隱私是統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個(gè)研究主題，它使用哈希、子采樣和噪聲注入來(lái)實(shí)現(xiàn)…眾包學(xué)習(xí)，同時(shí)保持個(gè)人用戶(hù)的數(shù)據(jù)完全隱私。蘋(píng)果一直在做一些超級(jí)重要的事情在這一領(lǐng)域開(kāi)展工作，以實(shí)現(xiàn)差異隱私的大規(guī)模部署。
我們剛才介紹的Google和Apple的模式都是在本地做差分隱私，然后上報(bào)給服務(wù)器。我們稱(chēng)這種方法為局部模式。這種差分隱私的方法即使在報(bào)告的數(shù)據(jù)可以相互關(guān)聯(lián)的情況下，仍然存在隱私泄露。Google RAPPOR雖然解決了同一數(shù)據(jù)多次報(bào)告導(dǎo)致的隱私泄露問(wèn)題，但并沒(méi)有解決相關(guān)數(shù)據(jù)多次報(bào)告導(dǎo)致的隱私泄露問(wèn)題。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，蘋(píng)果并沒(méi)有給出詳細(xì)的解釋。
除了谷歌和蘋(píng)果在內(nèi)部產(chǎn)品中使用差分隱私方法，哈佛大學(xué)還公布了一個(gè)名為PSI(ψψ)的項(xiàng)目，提供了一個(gè)便捷的差分隱私工具。通過(guò)上傳數(shù)據(jù)和調(diào)整差分隱私的參數(shù)，用戶(hù)可以獲得滿(mǎn)足差分隱私的數(shù)據(jù)集。
總結(jié)一下:通過(guò)大數(shù)據(jù)，我可以知道哪個(gè)省的胸最小。想了解就關(guān)注我私聊。
文章名稱(chēng)：大數(shù)據(jù)可怕到什么程度（人吃飽了撐著究竟有多可怕）
文章出自：http://m.5511xx.com/article/dhpsosc.html
