在 Azure 机器学习（预览版）中使用差分隐私

项目
08/17/2023

了解如何使用 SmartNoise Python 开放源代码库将有关差分隐私的最佳做法应用于 Azure 机器学习模型。

差分隐私是隐私的最高标准定义。遵守此隐私定义的系统可针对各种数据重建和重新识别攻击（包括拥有辅助信息的攻击者发起的攻击）提供强大的防护保障。详细了解差异隐私的工作原理。

先决条件

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Python 3

安装 SmartNoise Python 库

独立安装

这些库设计为在分布式 Spark 群集中运行，可以像安装任何其他包一样安装。

以下说明假设已将 python 和 pip 命令映射到 python3 和 pip3。

使用 pip 安装 SmartNoise Python 包。

pip install opendp-smartnoise

若要验证是否安装了这些包，请启动 Python 提示并键入：

import opendp.smartnoise.core
import opendp.smartnoise.sql

如果导入成功，则表示这些库已安装且可供使用。

Docker 映像安装

还可以将 SmartNoise 包与 Docker 配合使用。

拉取 opendp/smartnoise 映像，以在包含 Spark、Jupyter 和示例代码的 Docker 容器中使用这些库。

注意

以下示例从 Docker Hub 拉取公共容器映像。建议首先对 Docker Hub 帐户 (docker login) 进行身份验证，而不是发出匿名拉取请求。若要在使用公共内容时提高可靠性，请在专用 Azure 容器注册表中导入和管理映像。详细了解如何使用公共映像。

docker pull opendp/smartnoise:privacy

拉取映像后，启动 Jupyter 服务器：

docker run --rm -p 8989:8989 --name smartnoise-run opendp/smartnoise:privacy

这会在 localhost 中的端口 8989 上使用密码 pass@word99 启动 Jupyter 服务器。假设你已使用上述命令行启动了名为 smartnoise-privacy 的容器，现在可以运行以下命令，在 Jupyter 服务器中打开 bash 终端：

docker exec -it smartnoise-run bash

Docker 实例在关闭时会清除所有状态，因此，在运行中的实例上创建的所有笔记本都会丢失。若要补救此问题，可以在启动容器时将一个本地文件夹装载到该容器：

docker run --rm -p 8989:8989 --name smartnoise-run --mount type=bind,source=/Users/your_name/my-notebooks,target=/home/privacy/my-notebooks opendp/smartnoise:privacy

在 my-notebooks 文件夹下创建的任何笔记本都将存储在本地文件系统中。

执行数据分析

若要准备差分隐私版本，需要选择数据源、统计信息和一些隐私参数，以指示隐私保护级别。

此示例引用了“加利福尼亚州公用微观数据”(PUMS)，其中提供了匿名的公民人口统计信息记录：

import os
import sys
import numpy as np
import opendp.smartnoise.core as sn

data_path = os.path.join('.', 'data', 'PUMS_california_demographics_1000', 'data.csv')
var_names = ["age", "sex", "educ", "race", "income", "married", "pid"]

在此示例中，我们将计算年龄的平均值和方差。我们使用 epsilon 总数 1.0（epsilon 是隐私参数，将隐私预算分散在我们要计算的两个数量之间）。详细了解隐私指标。

with sn.Analysis() as analysis:
    # load data
    data = sn.Dataset(path = data_path, column_names = var_names)

    # get mean of age
    age_mean = sn.dp_mean(data = sn.cast(data['age'], type="FLOAT"),
                          privacy_usage = {'epsilon': .65},
                          data_lower = 0.,
                          data_upper = 100.,
                          data_n = 1000
                         )
    # get variance of age
    age_var = sn.dp_variance(data = sn.cast(data['age'], type="FLOAT"),
                             privacy_usage = {'epsilon': .35},
                             data_lower = 0.,
                             data_upper = 100.,
                             data_n = 1000
                            )
analysis.release()

print("DP mean of age: {0}".format(age_mean.value))
print("DP variance of age: {0}".format(age_var.value))
print("Privacy usage: {0}".format(analysis.privacy_usage))

结果如下所示：

DP mean of age: 44.55598845931517
DP variance of age: 231.79044646429134
Privacy usage: approximate {
  epsilon: 1.0
}

对于此示例，需要注意几个重要事项。首先，Analysis 对象表示一个数据处理图。在此示例中，平均值和方差是从同一个源节点计算的。但是，可以包含更复杂的表达式，用于以任意方式将输入与输出组合在一起。

该分析图包含用于指定年龄下限和上限的 data_upper 和 data_lower 元数据。这些值用于精确校准干扰数据，以确保差分隐私。在一些需要处理离群值或缺失值的情况下也会使用这些值。

最后，该分析图会跟踪支出的总隐私预算。

可以使用库来编写更复杂的分析图，其中包含多种机制、统计信息和实用函数：

统计信息	机制	实用程序
计数	高斯	强制转换
直方图	几何	钳位
平均值	拉普拉斯	数字化
分位数		筛选器
Sum		插补
方差/协方差		转换

有关更多详细信息，请参阅数据分析笔记本。

差分隐私版本的大致效用

由于差分隐私是通过校准干扰数据运行的，因此版本的效用因隐私风险而异。一般情况下，随着样本大小不断增大，为保护每个个体而需要的干扰数据会变得可忽略不计，但样本大小增大也会显著影响针对单个个体的版本结果准确度。分析师可以查看版本的准确度信息，以确定该版本的作用如何：

with sn.Analysis() as analysis:
    # load data
    data = sn.Dataset(path = data_path, column_names = var_names)

    # get mean of age
    age_mean = sn.dp_mean(data = sn.cast(data['age'], type="FLOAT"),
                          privacy_usage = {'epsilon': .65},
                          data_lower = 0.,
                          data_upper = 100.,
                          data_n = 1000
                         )
analysis.release()

print("Age accuracy is: {0}".format(age_mean.get_accuracy(0.05)))

该操作的结果应如下所示：

Age accuracy is: 0.2995732273553991

此示例按上面所述计算平均值，并使用 get_accuracy 函数请求 alpha 为 0.05 时的准确度。 alpha 为 0.05 表示 95% 的间隔，因为在大约 95% 的时间内，发布的值都处于报告的准确度边界内。在此示例中，报告的准确度为 0.3，即，在大约 95% 的时间内，发布的值将在宽度为 0.6 的间隔内。不要将此值视为误差线，因为发布的值会按 alpha 指定的几率超出报告的准确度范围，而超出范围的值可能会在任一方向超出范围。

分析师可以在 get_accuracy 中查询 alpha 的不同值，以获取更窄或更宽的置信度间隔，且不会产生额外的隐私成本。

生成直方图

内置的 dp_histogram 函数基于以下任何数据类型创建差分隐私直方图：

连续变量，其中的数字集必须分割为箱
布尔或二分变量，只能取两个值
分类变量，其中包含作为字符串枚举的相异类别

下面是为连续变量直方图指定箱的 Analysis 示例：

income_edges = list(range(0, 100000, 10000))

with sn.Analysis() as analysis:
    data = sn.Dataset(path = data_path, column_names = var_names)

    income_histogram = sn.dp_histogram(
            sn.cast(data['income'], type='int', lower=0, upper=100),
            edges = income_edges,
            upper = 1000,
            null_value = 150,
            privacy_usage = {'epsilon': 0.5}
        )

由于个体在直方图箱之间以不相交的方式分区，因此，每个直方图只会产生隐私成本一次，即使直方图包含许多的箱，也是如此。

有关直方图的详细信息，请参阅直方图笔记本。

生成协方差矩阵

SmartNoise 通过其 dp_covariance 函数提供三种不同的功能：

两个向量之间的协方差
矩阵的协方差矩阵
一对矩阵的互协方差矩阵

下面是计算标量协方差的示例：

with sn.Analysis() as analysis:
    wn_data = sn.Dataset(path = data_path, column_names = var_names)

    age_income_cov_scalar = sn.dp_covariance(
      left = sn.cast(wn_data['age'], 
      type = "FLOAT"), 
      right = sn.cast(wn_data['income'], 
      type = "FLOAT"), 
      privacy_usage = {'epsilon': 1.0},
      left_lower = 0., 
      left_upper = 100., 
      left_n = 1000, 
      right_lower = 0., 
      right_upper = 500_000.,
      right_n = 1000)

有关详细信息，请参阅协方差笔记本

后续步骤

浏览 SmartNoise 示例笔记本。

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