差分隐私（Differential Privacy）定义及其理解

1 前置知识

本部分只对相关概念做服务于差分隐私介绍的简单介绍，并非细致全面的介绍。

1.1 随机化算法

随机化算法指，对于特定输入，该算法的输出不是固定值，而是服从某一分布。

单纯形（simplex）：一个(k)维单纯形是指包含(k+1)个顶点的凸多面体，一维单纯形是一条线段，二维单纯形是一个三角形，三维单纯形是一个四面体，以此类推推广到任意维。“单纯”意味着基本，是组成更复杂结构的基本构件。

概率单纯形（probability simplex）：是一个数学空间，上面每个点代表有限个互斥事件之间的概率分布。该空间的每条坐标轴代表一个互斥事件，(k-1)维单纯形上的每个点在(k)维空间中的坐标就是其(k)个互斥事件上的概率分布。每一点的坐标（向量）包含(k)个元素，各元素非负且和为1。

如下图所示，三个事件发生的概率分布形成一个二维的概率单纯形，上面每个点在三个事件上发生的概率之和为1。

形式化定义：给定一个离散集(B)，(B)上的概率单纯形(Delta(B))被定义为

[Delta(B)=left{x in mathbb{R}^{|B|}left|x_{i} geq 0, i=1,2, cdots,right| B mid ; sum_{i=1}^{|B|} x_{i}=1right} ]

(Delta(B))是一个集合，集合中每一个元素是一个(|B|)维向量，该向量代表了一个离散型随机变量的概率分布。(Delta(B))代表了一个有(|B|)种取值的离散型随机变量的所有可能的概率分布。

随机化算法（randomized algorithm）：一个随机化算法(cal{M})有定义域(A)、离散的值域(B)。一个输入(ain A)，算法(cal{M})的输出(mathcal{M}(a))是一个随机变量，服从概率分布(p(x)=operatorname{Pr}(mathcal{M}(a)=x),xin B)，并且(p(x)in Delta(B))。

例如，(A={2,3,4})，(B={1,2,3,4,5})，设(Delta(B))中包含三个元素，分别为((frac{1}{3},frac{1}{3},frac{1}{3},0,0))、((0,frac{1}{3},frac{1}{3},frac{1}{3},0))、((0,0,frac{1}{3},frac{1}{3},frac{1}{3}))，即

[Delta(B)=left{ (frac{1}{3},frac{1}{3},frac{1}{3},0,0), (0,frac{1}{3},frac{1}{3},frac{1}{3},0), (0,0,frac{1}{3},frac{1}{3},frac{1}{3}) right} ]

每个元素均代表算法输出的随机变量取值为1,2,3,4,5的概率分布，现可以规定映射(cal{M})为

[mathcal{M}(2)sim left(frac{1}{3}, frac{1}{3}, frac{1}{3}, 0,0right), mathcal{M}(3)sim left(0, frac{1}{3}, frac{1}{3}, frac{1}{3}, 0right), mathcal{M}(4)sim left(0,0, frac{1}{3}, frac{1}{3}, frac{1}{3}right) ]

也就是说，一个特定输入(ain A)经过随机化算法(cal{M})得到的不是一个具体值(bin B)，而是一个随机变量(mathcal{M}(a) sim p(x),p(x)in Delta(B))，又或者说，算法将以一定概率输出某一个值。

上述情况是在离散概率空间中讨论的，有时，算法将从连续分布中的采样，但最后将以适当的精度进行离散化。

1.2 KL散度（KL-Divergence）

KL散度（Kullback Leible-Divergence）概念来源于概率论与信息论，又被称作相对熵、互熵。从统计学意义上来说，KL散度可以用来衡量两个分布之间的差异程度，差异越小，KL散度越小。

熵（entropy）：信息论中熵定义首次被香农提出：无损编码事件信息的最小平均编码长度。通俗理解，如果熵比较大，即对该信息进行编码的最小平均编码长度较长，意味着该信息具有较多可能的状态，即有着较大的信息量/混乱程度/不确定性。从某种角度上看，熵描述了一个概率分布的不确定性。

一个离散的随机变量(X)可能取值为(X=x_1,x_2,...,x_n)，即取值空间为(cal{X}={x_1,x_2,...,x_n})，概率分布律为(p(x)=operatorname{Pr}(X=x),xin cal{X})，则随机变量的熵定义为

[begin{aligned} H(X)&=-sum_{xin cal{X}} p left(xright) log p left(xright) \ &=mathbb{E}_{x sim p}left[-log p(x)right] end{aligned} ]

规定当(p(x)=0)时，(p(x)log p(x)=0)。

其中，(-log p(x))表示状态(X=x)的最小编码长度。

• (operatorname{Pr}(A))也即(operatorname{P}(A))，表示事件(A)发生的概率，只是书写习惯不同，避免与其他(P)混淆。

• 有时也将上面的量记为(H(p))；

• 公式中的(mathbb{E}_{x sim p})表示使用概率分布(p)来计算期望；

• 其中(log)以2为底时，熵单位为bit，以e为底时，熵单位为nat；

• 上述的对熵的讨论也只是针对离散随机变量进行讨论的，(p(x))在离散型随机变量中为概率分布律，在连续型随机变量中为概率密度函数；

交叉熵（cross-entropy）：熵的计算是已知各状态的概率分布求其理论上最小平均编码长度。如果不知道各状态真实的概率分布(p(x))，只有预估的概率分布(q(x))，我们只好根据预估的概率分布(q(x))给事件编码，得到事件各状态(x)的预估最小编码长度(-log q(x))。假如经过观测后我们得到了真实概率分布(p(x))，那么在计算预估最小编码长度(-log q(x))的期望时就可以采用真实概率分布(p(x))，得到交叉熵。

对于同一取值空间(cal{X}={x_1,x_2,...,x_n})下的离散随机变量(P,Q)，概率分布分别为(p(x)=operatorname{Pr}(P=x),q(x)=operatorname{Pr}(Q=x),xin cal{X})，交叉熵定义为

[begin{aligned} H(P, Q)&=sum_{xin cal{X}} p(x) log frac{1}{q(x)} \ &=-sum_{xin cal{X}} p(x) log q(x) \ &=mathbb{E}_{x sim p}left[-log q(x)right] end{aligned} ]

即用预估概率分布(q(x))计算每个状态的最小编码长度，用真实概率分布(p(x))求期望。可见，(H(P,Q)neq H(Q,P),H(P,Q)geqslant H(P))。

上述定义也可写作：对于取值空间(cal{X})的离散随机变量(X)，有两个分布(p(x),q(x),xin cal{X})，这也是《信息论基础（原书第二版）》的表达方式；但考虑到一个随机变量对应一个分布更严谨些，便分成了同一取值空间的两个随机变量进行解释，这是《The Algorithmic Foundations of Differential Privacy》的表达方式。二者意思是一样的。

相对熵（relative entropy）/KL散度（KL-divergence）：用来衡量交叉熵与熵之间的差距的，也是两个随机分布之间距离的度量。

对于同一取值空间(cal{X}={x_1,x_2,...,x_n})下的离散随机变量(P,Q)，概率分布分别为(p(x)=operatorname{Pr}(P=x),q(x)=operatorname{Pr}(Q=x),xin cal{X})，则(P)相对(Q)的相对熵为(P,Q的交叉熵-P的熵)：

[begin{aligned} D_{K L}(P | Q) &=H(P, Q)-H(P) \ &=-sum_{xin cal{X}} p(x) log q(x)-sum_{xin cal{X}}-p(x) log p(x) \ &=-sum_{xin cal{X}} p(x)(log q(x)-log p(x)) \ &=-sum_{xin cal{X}} p(x) log frac{q(x)}{p(x)} \ &=sum_{xin cal{X}} p(x) log frac{p(x)}{q(x)} \ &=mathbb{E}_{x sim p}left[-log q(x)right]-mathbb{E}_{x sim p}left[-log p(x)right]\ &=mathbb{E}_{x sim p}left[log frac{p(x)}{q(x)}right] end{aligned} ]

可见，KL散度也可以用来衡量两个分布(P,Q)的差异程度，另外，(D_{K L}(P | Q) neq D_{K L}(Q | P)geqslant 0)。

最大散度（Max Divergence）：KL散度是从整体上衡量两个分布的距离，最大散度是两个分布比值的最大值，从两个分布比值的最大值角度衡量了两个分布的差异。

对于同一取值空间(cal{X}={x_1,x_2,...,x_n})下的离散随机变量(P,Q)，概率分布分别为(p(x)=operatorname{Pr}(P=x),q(x)=operatorname{Pr}(Q=x),xin cal{X})，最大散度为

[begin{aligned} D_{infty}(P | Q)&=max _{xin cal{X}}left[log frac{operatorname{Pr}[P=x]}{operatorname{Pr}[Q=x]}right] \ &=max _{xin cal{X}}left[log frac{p(x)}{q(x)}right] end{aligned} ]

2 差分隐私定义

差分隐私是Dwork在2006年首次提出的一种隐私定义，函数的输出结果对数据集中任何特定记录都不敏感。

假设对于一个考试成绩数据集(D)，通过查询操作得知有(x)个同学不及格，现加入一条新纪录得到新数据集(D')，通过查询得知有(x+1)个同学不及格，便可推理出新加入的同学成绩不及格，如此一来，攻击者便通过这样的手段推理出了一些知识。

应对上述攻击，差分隐私通过往查询结果(f(D),f(D'))中加入随机噪声(r)最终得到查询结果(mathcal{M}(D)=f(D)+r,mathcal{M}(D')=f(D')+r)，使得(D)与(D')经过同一查询后的结果并非确定的具体值，而是服从两个很接近的概率分布，这样攻击者无法辨别查询结果来自哪一个数据集，保障了个体级别的隐私性。

2.1 形式化定义

邻接数据集（neighbor datasets）：仅有一条记录不同的两个数据集(D)，(D')。

随机化算法(cal{M})：随机化算法指，对于特定输入，该算法的输出不是固定值，而是服从某一分布。

隐私预算(epsilon)（privacy budget）：(epsilon)用于控制算法的隐私保护程度，(epsilon)越小，则算法保护效果越好。

隐私损失（privacy loss）：对于任意的输出结果(S)，(ln frac{operatorname{Pr}[mathcal{M}(mathrm{D}) in mathrm{S}]}{operatorname{Pr}left[mathcal{M}left(mathrm{D}^{prime}right) in mathrm{S}right]})或(ln frac{operatorname{Pr}[mathcal{M}(mathrm{D}) = mathrm{xi}]}{operatorname{Pr}left[mathcal{M}left(mathrm{D}^{prime}right) = mathrm{xi}right]})，其描述了算法(cal{M})在邻接数据集上输出同一个值的概率差别大小，差分隐私机制将算法的隐私损失控制在一个有限范围(epsilon)内。

隐私损失可正可负，越正和越负都表示隐私损失很大，因此严格来说隐私损失应加个绝对值，为

[Privacyloss=left |ln frac{operatorname{Pr}[mathcal{M}(mathrm{D}) in mathrm{S}]}{operatorname{Pr}left[mathcal{M}left(mathrm{D}^{prime}right) in mathrm{S}right]}right | ]

当然，如没有加绝对值的地方默认(operatorname{Pr}[mathcal{M}(mathrm{D}) in mathrm{S}] geqslant operatorname{Pr}[mathcal{M}(mathrm{D'}) in mathrm{S}])。

(epsilon-)差分隐私：对于只有一个记录不同的邻接数据集(D)、(D')，给这两个数据集施加一个随机化算法（机制）(cal{M})，对于所有的(Ssubseteq operatorname{Range}(mathcal{M}))，若有

[operatorname{Pr}[mathcal{M}(D) in S] leqslant operatorname{Pr}left[mathcal{M}left(D' right) in Sright] times mathrm{e}^{epsilon} ]

即

[max _{S}left[ln frac{operatorname{Pr}[mathcal{M} (D) in S]}{operatorname{Pr}left[mathcal{M}left(D' right) in Sright]}right] leqslant epsilon ]

成立，则称算法(cal{M})满足(epsilon-)差分隐私。

其中(operatorname{Range}(mathcal{M}))是随机算法(cal{M})映射结果随机变量的取值空间，(S)是其子集；对于所有的(Ssubseteq operatorname{Range}(mathcal{M}))即对于(operatorname{Range}(mathcal{M}))的所有子集。

另种写法：

[operatorname{Pr}[mathcal{M}(D) =x] leqslant operatorname{Pr}left[mathcal{M}left(D' right) =xright] times mathrm{e}^{epsilon},xin S ]

即

[max _{xin S}left[log frac{operatorname{Pr}[mathcal{M}(D)=x]}{operatorname{Pr}[mathcal{M}(D')=x]}right] leqslant epsilon ]

((epsilon,sigma)-)差分隐私：上面描述的是严格的差分隐私的定义，为了算法的实用性，Dwork后面引入了松弛的差分隐私，加入一个小常数(delta)（称作失败概率）：

[operatorname{Pr}[mathcal{M}(D) in S] leqslant operatorname{Pr}left[mathcal{M}left(D' right) in Sright] times mathrm{e}^{epsilon}+delta ]

2.2 该定义是如何得来的

差分隐私的目的是使(mathcal{M}(D),mathcal{M}(D'))的分布尽可能接近，便可用Max Divergence衡量两个分布的差异：

[begin{aligned} D_{infty}(mathcal{M}(D) | mathcal{M}(D')) &=max _{xin S}left[log frac{operatorname{Pr}[mathcal{M}(D)=x]}{operatorname{Pr}[mathcal{M}(D')=x]}right] \ &=max _{S}left[log frac{operatorname{Pr}[mathcal{M}(D) in S]}{operatorname{Pr}[mathcal{M}(D') in S]}right] end{aligned} ]

其中(Ssubseteq operatorname{Range}(mathcal{M}))，(operatorname{Range}(mathcal{M}))是随机算法(cal{M})映射结果随机变量的取值空间，(S)是其子集。

对于(operatorname{Range}(mathcal{M}))的所有子集，即对于任意的(Ssubseteq operatorname{Range}(mathcal{M}))，两个分布的差异都被限制在隐私预算(epsilon)以内：

[max _{xin S}left[log frac{operatorname{Pr}[mathcal{M}(D)=x]}{operatorname{Pr}[mathcal{M}(D')=x]}right] =max _{S}left[log frac{operatorname{Pr}[mathcal{M}(D) in S]}{operatorname{Pr}[mathcal{M}(D') in S]}right] leqslant epsilon ]

可见，上述的Max Divergence就是隐私损失。

取(log)的底为(e)，并两边同时利用指数运算、乘以分母变形得：

[operatorname{Pr}[mathcal{M}(D) =x] leqslant operatorname{Pr}left[mathcal{M}left(D' right) =xright] times mathrm{e}^{epsilon},xin S ]

或

[operatorname{Pr}[mathcal{M}(D) in S] leqslant operatorname{Pr}left[mathcal{M}left(D' right) in Sright] times mathrm{e}^{epsilon} ]

3 差分隐私中常用的随机化算法（机制）

常用的随机化机制有：

• 拉普拉斯机制（Laplace mechanism）
• 指数机制（Exponential mechanism）
• 高斯机制（Gaussian mechanism）

这些机制中，噪声发现取决于算法的敏感度。

敏感度（sensitivity）：对于只有一个记录不同的两个数据集(D,D')，对于一个函数(mathcal{M}:cal{D} rightarrow cal{R^d})，则(cal{M})的敏感度为接收所有可能的输入后，得到输出的最大变化值：

[Delta mathcal{M}=max _{D, D^{prime}}left|mathcal{M}(D)-mathcal{M}left(D^{prime}right)right| ]

其中，(|cdot|)表示向量的范数。(l_1-)敏感度和(l_2-)敏感度分别适用于(l_1)范数和(l_2)范数。

参考资料：

1. 概率单纯形 https://zhuanlan.zhihu.com/p/479892005
2. 【数学知识】KL散度 https://zhuanlan.zhihu.com/p/365400000
3. 一文搞懂熵(Entropy),交叉熵(Cross-Entropy) https://zhuanlan.zhihu.com/p/149186719
4. 差分隐私Differential Privacy介绍 https://zhuanlan.zhihu.com/p/40760105
5. 差分隐私（一） Differential Privacy 简介 https://zhuanlan.zhihu.com/p/139114240
6. 差分隐私的算法基础 第二章 第三节 形式化差分隐私 https://zhuanlan.zhihu.com/p/502656652
7. 《联邦学习》杨强.et al 电子工业出版社
8. 机器学习的隐私保护研究综述. 刘俊旭 孟小峰 doi: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190455
9. 《The Algorithmic Foundations of Differential Privacy》3.5.1
10. 《信息论基础（原书第2版）》Thomas.et al 机械工业出版社