Yapay zekâ sözlüğü
İleri düzey
Diferansiyel Gizlilik (Differential Privacy)
Differential Privacy
29.08.2026 tarihinde güncellendi
Tek bir kişinin veriden çıkarılmasını zorlaştırmak için ölçülü matematiksel gürültü kullanan gizlilik yöntemidir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiDiferansiyel gizlilik, bir kişinin verisi veri setine eklense veya çıkarılsa bile çıktı dağılımının çok fazla değişmemesini hedefler. Gizlilik bütçesi epsilon ve delta ile ifade edilir; daha güçlü gizlilik genellikle daha fazla doğruluk kaybı getirir. Gürültü, sorguya, hassasiyete ve tekrar sayısına göre dikkatle kalibre edilmelidir.
Çalışma mantığı: Sorgu sonucuna veya eğitim gradyanlarına kontrollü rastgelelik eklenir; toplam gizlilik bütçesi yaşam döngüsü boyunca takip edilir.
Kullanım alanları: İstatistik, ürün analitiği, makine öğrenmesi ve kamu verisi paylaşımında kullanılır.
Sınırlılıklar: Çok sayıda sorgu bütçeyi tüketebilir; yanlış parametre seçimi ya gizliliği ya da faydayı zayıflatır.
Çalışma mantığı: Sorgu sonucuna veya eğitim gradyanlarına kontrollü rastgelelik eklenir; toplam gizlilik bütçesi yaşam döngüsü boyunca takip edilir.
Kullanım alanları: İstatistik, ürün analitiği, makine öğrenmesi ve kamu verisi paylaşımında kullanılır.
Sınırlılıklar: Çok sayıda sorgu bütçeyi tüketebilir; yanlış parametre seçimi ya gizliliği ya da faydayı zayıflatır.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaBir veri seti veya model çıktısından tek bir kişinin varlığının belirlenmesini matematiksel gürültü ekleyerek sınırlayan gizlilik tekniğidir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoİstatistik raporu yayınlanmadan önce kontrollü gürültü eklenir; toplam kullanıcı sayısı anlamlı kalır ancak tek bir kişinin kayıtta olup olmadığı çıkarılamaz.