Actualmente estoy escribiendo un algoritmo para privacidad diferencial usando el mecanismo de Laplace.
Lamentablemente no tengo antecedentes en estadísticas, por lo tanto, muchos términos son desconocidos para mí. Así que ahora estoy tropezando con el término: ruido de Laplace . Para que un conjunto de datos diferencial sea privado, todos los documentos solo hablan de agregar ruido de Laplace de acuerdo con la distribución de Laplace a los valores de la función.
(k es el valor privado diferencial, f el valor devuelto por la función de evaluación e Y el ruido de Laplace)
¿Significa esto que creo variables aleatorias de la distribución de Laplace de acuerdo con esta función que tengo de wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Laplace_distribution ?
ACTUALIZACIÓN: tracé hasta 100 variables aleatorias extraídas de la función anterior, pero esto no me da una distribución de Laplace (ni siquiera cerca). Pero creo que debería modelar una distribución de Laplace.
ACTUALIZACIÓN2:
Esas son las definiciones que tengo:
(El mecanismo de Laplace). Dada cualquier función , el mecanismo de Laplace se define como: donde Y son iid variables aleatorias extraídas de
Tanto como:
Para generar Y (X), una opción común es usar una distribución de Laplace con media cero y parámetro de escala Δ (f) / ε