Execution Context
此计算功能使组织能够在训练和部署机器学习模型的同时，保护敏感的个人信息。通过在查询和梯度中添加经过校准的统计噪声，该功能确保任何单个个体的存在或缺失都不会对输出产生显著影响。这种方法既符合严格的监管要求，又能保持模型在商业智能和预测分析方面的实用性。
系统在数据聚合之前，会向数据集添加拉普拉斯噪声或高斯噪声，以确保任何单个记录都无法从聚合结果中被逆向推导。
隐私预算在模型训练的各个迭代阶段动态分配，旨在防止隐私泄露，同时保持足够的统计效力以确保预测的准确性。
为了验证噪声水平是否足以防止针对特定人群或行为的推断攻击，我们进行了对抗性分析模拟。
Operating Checklist
通过计算添加或删除单个记录时输出的最大变化量，来定义查询的灵敏度。
根据组织风险承受能力和特定数据集的法规合规性要求，分配隐私预算。
实施噪声注入算法，其比例应与模型对噪声的敏感度成反比，以确保在整个训练过程中维持指定的ε值。
验证输出分布，以确认在计算聚合数据时引入的随机性并未降低统计效用。
Integration Surfaces
数据摄取层
原始的个人数据流在进入差分隐私处理流程之前，会经过验证并根据敏感度进行标记，以便进行噪声校准。
模型训练引擎
反向传播过程中，梯度更新会引入随机扰动，这些扰动的大小与该特定计算任务分配的全局隐私预算成比例。
查询接口
最终用户提交聚合查询，系统返回经过降噪处理的结果，以确保单个记录在数学上与整个数据集无法区分。
