苹果的 Differential Privacy 差分隐私技术是什么原理？
想象一下，你有一个非常私密的日记本，里面记录着你的生活点滴，比如你今天做了什么运动，喜欢听什么歌，或者去了哪里。如果你把这本日记直接交给别人看，那你的隐私就毫无保留地暴露了。差分隐私就像在你日记的每一页上，都随机地、微不足道地添上一些“噪声”。
这个“噪声”可不是乱加的，它有一套严格的数学规则。关键在于，即使有人拿到了经过“噪声”处理过的日记，也很难确定里面到底是记录了你的真实想法，还是因为“噪声”而出现的假信息。 他们的分析结果会变得模糊不清，无法精准地指向你这个个体。
更深层一点来说，苹果的差分隐私技术，它关注的是“数据聚合”后的分析结果，而不是你个人原始的数据。 比如，苹果可能想知道“有多少用户喜欢听某个特定的播客”。他们不会直接去统计每个人的喜好，而是采用差分隐私的方式。
具体操作上，当你的设备（比如 iPhone 或 Apple Watch）收集到一些关于你的行为数据（比如你使用的APP、搜索的关键词、听歌的习惯等等）时，这些数据并不会直接上传到苹果的服务器。而是会在你的设备本地，被“注入”一些随机的、经过计算的“噪声”。
这个“噪声”的注入不是随意为之，它遵循一个叫做“拉普拉斯分布”的数学规律。你可以理解成，它像是给你的真实数据盖上了一层淡淡的、半透明的“迷雾”。这层“迷雾”的大小是可以通过一个参数来控制的，这个参数叫做“ε”（epsilon），也就是我们常说的“隐私预算”。ε越小，噪声越大，隐私保护越好，但分析的准确性也会相对降低；ε越大，噪声越小，分析越准确，但隐私保护的程度也就弱一些。
然后，这些“加噪”后的数据才会被发送到苹果的服务器，并与其他成千上万用户的“加噪”数据混合在一起进行统计分析。
为什么这样做能够保护隐私呢？
原因在于，当苹果看到一大堆“加噪”数据时，他们很难将某一条特定的“加噪”记录对应到某一个具体的你。
举个例子：假设苹果想知道有多少用户在晚上10点后使用某个APP。
没有差分隐私： 直接统计，谁在10点后用了，就如实记录。
有了差分隐私：
当你在10点后使用了这个APP，你的设备会把这个信息发送给苹果。但在这个发送之前，它会根据差分隐私的规则，以一定的概率“翻转”一下这个信号。比如，你用了，但设备有5%的概率会“撒谎”说你没用；你没用，但也有5%的概率会“撒谎”说你用了。
关键在于，这个“撒谎”的概率是被精确控制的，而且苹果知道这个概率。
当苹果收集到大量的“加噪”数据后，通过一些复杂的数学公式，他们可以“抵消”掉这层“噪声”带来的影响，从而在统计层面上得到一个非常接近真实情况的结论。比如，他们可以通过大量的样本，算出“大约有X%的用户在10点后使用这个APP”，但他们无法确定“你”是不是其中的一员。
再具体一点，苹果是怎么做的？
苹果在许多地方都应用了差分隐私，比如：
用户词典学习： 你打字时，iPhone会学习你常用的词汇和短语，以便提供更智能的联想。差分隐私确保你输入的内容不会被直接上传，而是经过“加噪”后用于训练模型。
表情符号的推荐： iPhone会根据你的聊天习惯推荐表情符号。
健康数据分析： 比如“有多少人在一周内进行了多少次跑步”。
Safari浏览器的数据分析： 比如“哪些网站的流行度最高”。
苹果的差分隐私还有一个重要的特点是，它“在本地进行加噪”。这意味着你的原始数据在你自己的设备上就已经被处理过了，不会以原始状态离开你的设备。这就像是你先把日记本里的敏感词汇用一种特殊的暗语写下，然后再把暗语本交给别人。
总结一下，苹果差分隐私的原理可以这样理解：
1. 关注统计结果，而非个体数据。 苹果想了解的是群体的行为模式，而不是某个特定用户的具体行为。
2. 在设备本地注入“受控的随机噪声”。 这个噪声是按照数学原理（如拉普拉斯分布）生成的，其大小由“隐私预算”（ε）控制。
3. “加噪”后的数据被上传并聚合分析。 即使有人截获这些数据，也无法准确判断某个数据点是真实信息还是噪声，从而难以识别出具体用户。
4. 通过数学方法“抵消”噪声影响。 苹果通过复杂的算法，可以在聚合分析中消除噪声带来的误差，从而获得足够准确的统计信息。
这就像是一种“匿名化”的升级版。传统的匿名化可能就是把你的名字、地址这些直接去掉，但差分隐私更进一步，它是在“行为本身”上做了手脚，让你即使出现在统计数据里，也无法被精确地“认领”出来。
虽然听起来很复杂，但对于我们普通用户来说，这意味着在使用苹果设备和服务时，我们的个人数据在一定程度上得到了更强的保护，而苹果也能借此了解用户群体的使用习惯，来改进他们的产品和服务，这是一种在用户隐私和产品优化之间取得平衡的思路。
网友意见
原以为差分隐私是个好小众的话题，没想到zhihu上的讨论还这么热烈。这是我最重要的研究方向，想尽我所能把这个学术问题说的大家都能听懂。
1. 什么是隐私？
讲差分隐私前，我想说一下什么是隐私
其实隐私这个定义，各家有各家的说法，而且各人有各人不同的考量。目前普遍比较接受的是：“单个用户的某一些属性” 可以被看做是隐私。这个说法里所强调的是：单个用户。也就是说，如果是一群用户的某一些属性，那么可以不看做隐私。
举个例子：医院说，抽烟的人有更高的几率会得肺癌。这个不泄露任何隐私。但是如果医院说，张三因为抽烟，所以有了肺癌。那么这个就是隐私泄露了。好，那么进一步，虽然医院发布的是趋势，说抽烟的人更高几率得肺癌。然后大家都知道张三抽烟，那么是不是张三就会有肺癌呢？那么这算不算隐私泄露呢？结论是不算，因为张三不一定有肺癌，大家只是通过一个趋势猜测的。
所以，从隐私保护的角度来说，隐私的主体是单个用户，只有牵涉到某个特定用户的才叫隐私泄露，发布群体用户的信息（一般叫聚集信息）不算泄露隐私。 记得高德地图发过一张图，大意是开凯迪拉克的群体喜欢去洗浴中心.......很多人说暴露隐私, 其实从学术定义上来说，这个不算隐私泄露，因为没有牵涉到任何个体。
那么我们是不是可以任意发布聚集信息呢？倒是未必。我们设想这样一种情况：医院发布了一系列信息，说我们医院这个月有100个病人，其中有10个感染HIV。假如攻击者知道另外99个人是否有HIV的信息，那么他只需要把他知道的99个人的信息和医院发布的信息比对，就可以知道第100个人是否感染HIV。这种对隐私的攻击行为就是差分攻击。
2. 差分隐私
差分隐私顾名思义就是防止差分攻击了，它想做的事情就是即使你小子知道我发布的100个人的信息，以及另外99个人的信息，你也绝对没办法把这两个信息比对之后获取第100个人的信息。怎么才能做到这一点呢？差分隐私于是定义：如果你能找出一种方法让攻击者用某种方式查询100个信息和查询那99个信息得到的结果是一致的，那攻击者就没办法找出那第100个人的信息了。但这个“一致” 怎么做到呢？那就加入随机性吧。如果查询100个记录和查询99个记录，输出同样值的概率是一样的，攻击者就无法进行差分攻击。这里我们就得到了差分隐私的核心思想：对于差别只有一条记录的两个数据集，查询它们获得相同值的概率非常非常的接近。Wait，不是说一致的么？为什么变成了非常接近了？ 这是因为，如果概率一样，就表示数据集需要完全随机化，那数据的可用性就没有了，隐私保护也没有意义了。所以，我们尽可能的把概率做的接近，而不是一致，以期在隐私和可用性之间找一个平衡。
上面这张图描述了差分隐私的基本思想，对于两个只相差一个记录的数据集D和D'来说，查询M的输出结果S概率应该非常接近。
3. 如何做到差分隐私
其实就是在查询结果里加入随机性。
任何一种方法，只要用在数据集上能满足差分隐私的核心思想，那这个方法就是满足差分隐私的。所以最常用的方法是在结果上加满足某种分布的噪音，使查询结果随机化。
目前常用的有两种方法，一个是Laplace机制，在查询结果里加入Laplace分布的噪音，适用于数值型输出。例如：zhihu里有多少人是985大学毕业的？ 假如结果是2000人，那么每一次查询得到的结果都会稍稍有些区别，比如有很高的概率输出2001，也有较高概率输出2010， 较低概率输出1990，等等。
另外一个是指数机制，在查询结果里用指数分布来调整概率，适用于非数值型输出。例如：中国top 3大学是哪一所。很高概率输出 浙江大学，较高概率输出上海交大，较低概率输出武汉大学，很低概率输出蓝翔技校，等等。
4. 差分隐私应用
这么说吧，任何需要保护隐私的算法里都可以使用差分隐私。差分隐私最美丽的一点在于只要你的算法每一个步骤都满足差分隐私的要求，那么它可以保证这个算法的最终输出结果满足差分隐私，换句话说，即使攻击者具有足够多的背景知识，也无法在最终的输出中找出单个人的某项属性。
目前在学术上，差分隐私可以被应用在推荐系统，社交网络，基于位置的服务，当然，也包括了苹果的输入系统。
5. 差分隐私的弱点
差分隐私的弱点其实很明显：由于对于背景知识的假设过于强，需要在查询结果中加入大量的随机化，导致数据的可用性急剧下降。特别对于那些复杂的查询，有时候随机化结果几乎掩盖了真实结果。这也是导致目前应用不多的一个原因。
但差分隐私作为一个非常漂亮的数学工具，为隐私研究指明了一个发展的方向。在早期，人们很难证明我的方法保护了隐私，更无法证明究竟保护了多少隐私。现在差分隐私用严格的数学证明告诉人们，只要你按照我的做，我就保证你的隐私不会泄露。
更有意思的是，Dwork团队2015年提出应用差分隐私的想法可以解决机器学习的over-fitting问题，一步从隐私界跨到了AI界，开始抢机器学习的饭碗了。她们的论文发表在了2015年的Science上，有志于抢AI饭碗的同学可以瞄一下。
The reusable holdout: Preserving validity in adaptive data analysis7. 最后，放一篇我在2017年写的有关差分隐私的前世今生，很学术，有兴趣研究这个方向的同学可以读读。
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