Mô hình phân cụm bảo mật vi sai

Bảo mật dữ liệu và Ẩn danh trong Python

Rebeca Gonzalez

Data engineer

So sánh mô hình

Hình hiển thị 3 cụm sau khi phân cụm bằng k-means không riêng tư

Hình hiển thị 3 cụm sau khi phân cụm bằng k-means riêng tư

Bảo mật dữ liệu và Ẩn danh trong Python

So sánh các mô hình

Hình cho thấy khác biệt giữa hai kết quả phân cụm hiển thị bằng các điểm màu hồng

  • Khác biệt giữa các cụm kết quả của hai mô hình
  • Phần lớn kết quả là trùng nhau
Bảo mật dữ liệu và Ẩn danh trong Python

Xây dựng mô hình phân cụm bảo mật vi sai

from diffprivlib.models import KMeans


# Computing the clusters with the DP model
model = KMeans(epsilon=1, n_clusters=3)


# Run the model and obtain clusters
clusters = model.fit_predict(X)
Bảo mật dữ liệu và Ẩn danh trong Python

Cải thiện mô hình phân cụm DP

  • Có thể tiền xử lý dữ liệu trước khi phân cụm.
  • Chuẩn hóa đặc trưng như StandardScaler và giảm chiều như PCA.
    • Giảm quán tính của mô hình
    • Tạo nhóm phân khúc chính xác hơn
  • Thực hiện với diffprivlib giống như với các mô hình sklearn.
Bảo mật dữ liệu và Ẩn danh trong Python

Cải thiện mô hình phân cụm DP

from sklearn.decomposition import PCA


# Initialize PCA
pca = PCA()


# Fit transform data with PCA
X = pca.fit_transform(X)


# Computing the clusters with the DP model
model = dp_Kmeans(epsilon=1, n_clusters=3)


# Run the model and obtain clusters
clusters = model.fit_predict(X)
Bảo mật dữ liệu và Ẩn danh trong Python

Cải thiện mô hình phân cụm DP

Hình minh họa hai biểu đồ phân tán kết quả với các cụm

Bảo mật dữ liệu và Ẩn danh trong Python

Cải thiện mô hình phân cụm DP

Hình cho thấy khác biệt giữa hai kết quả phân cụm hiển thị bằng các điểm màu hồng

  • Cải thiện nhờ biến đổi dữ liệu
Bảo mật dữ liệu và Ẩn danh trong Python

Phương pháp khuỷu tay

Biểu đồ kết quả sau khi áp dụng phương pháp khuỷu tay trên dữ liệu

Bảo mật dữ liệu và Ẩn danh trong Python

Epsilon

from diffprivlib.models import KMeans as model


# Computing the clusters with the DP model
model = dp_Kmeans(epsilon=0.2, n_clusters=3)


# Run the model and obtain clusters
clusters = model.fit_predict(X)
Bảo mật dữ liệu và Ẩn danh trong Python

Epsilon

Hình minh họa hai biểu đồ phân tán kết quả với các cụm

Bảo mật dữ liệu và Ẩn danh trong Python

Ayo berlatih!

Bảo mật dữ liệu và Ẩn danh trong Python

Preparing Video For Download...