昨天介紹了差分隱私的概念，🫵🏻 今天來討論它在apple中的具體應用，觀察這個技術怎麼保護用戶數據。

整理這些：
https://www.apple.com/privacy/docs/Differential_Privacy_Overview.pdf
https://machinelearning.apple.com/research/scenes-differential-privacy

[ Apple Differential Privacy ] &
[ Learning Iconic Scenes with Differential Privacy ]

1.產品上的實踐：

• QuickType 鍵盤：收集用戶鍵盤輸入的模式，從而改進文字系統建議，而不會暴露個人的具體輸入內容。
• Safari Energy Draining Domains：使用差分隱私技術來統計耗能相關數據，而不會暴露用戶具體瀏覽網站。
• Emoji使用統計：了解群體中最常用的表情符號，但無法知道特定用戶使用了什麼表情符號。

當然還有許多應用，總之，這些例子都展示了Apple如何利用差分隱私技術，在日常使用的產品功能中，收集大規模的行為數據，卻又避免洩露個人隱私。

2.細節設計

• 本地差分隱私(Local Differential Privacy, LDP)：Apple採用本地差分隱私的方式，隨機噪聲會在數據還在用戶設備上時就被添加，Apple便會收到已經處理過的數據，無法反推出用戶的具體數據內容。

• 隱私預算(Privacy Budget)：用來衡量不同數據操作的「隱私成本」，當數據的收集或分析超出預設的隱私預算時，系統會限制數據的使用，進一步降低識別個體的風險。

• 加密與增強安全性：將差分隱私與其他現代加密技術結合使用，進一步加強數據傳輸和儲存的安全性，減少數據洩露的風險。

3.透明性

• Apple強調其差分隱私技術的應用是透明且可控的，用戶可以選擇是否參與這些數據收集計畫，當用戶選擇不參與，他們的數據將不會被包含在差分隱私統計中。

• 在用戶數據的使用和隱私保護方面的「公開政策」，讓用戶能清楚了解他們的數據是如何被處理和保護的。

文中表明他們如何保護全球數億用戶的數據隱私，並強調「差分隱私」是他們解決隱私保護與分析大數據的核心技術之一。

🕯️ 再來看看，Apple是如何利用差分隱私技術來處理「視覺數據」(如圖像情景)的學習。

1.背景與挑戰

傳統的機器學習(特別是在處理視覺數據時)往往需要從大量用戶數據中學習，例如：學習場景分類、圖像理解等模型通常會用從多處設備獲取的圖像數據進行訓練，這會導致潛在的隱私風險，因為用戶的個人圖像可能會洩露或被不當使用。
因此，如何在保護用戶隱私的情況下，仍然能夠有效地進行機器學習，是這項研究的核心挑戰。

2.實施細節

• 本地學習：Apple採用一種分布式學習的方法，👽 聯邦學習(Federated Learning)。
  這種方法允許在用戶設備訓練模型，並將模型的參數(而非用戶數據)上傳至伺服器，實現大規模模型的協同學習，而不必分享具體的圖像數據。

• 噪聲注入機制：在本地學習過程中，採取差分隱私的噪聲注入技術，在提取數據特徵時注入隨機噪聲，這樣每個設備回傳的數據是無法識別單一個體的，但整體數據集仍然可以用來訓練模型。

Apple在應用差分隱私時處理數據的工作流程大概是這樣的，並使用了「Leader-Helper」架構來保護數據。

圖中的手機代表用戶設備。
數據包含：信號(原始數據)和差分隱私噪聲(DP Noise)，而用戶的數據被分割為兩部分：“Leader Share”和 “Helper Share”，這兩部分的數據會被分別加密，以防止其中任何一部分能夠單獨識別出原始數據。
Leader Share 會被發送到 Leader 伺服器，而 Helper Share 則會發送到 Helper 伺服器。
(這種分割技術確保單一伺服器無法獨立還原完整數據)

3.結果與評估

文中提到，apple在特定場景下(例如智能手機的相機應用中)成功實現了基於差分隱私的視覺學習模型，這些模型能夠提供高質量的場景識別功能，同時保護用戶數據的隱私，雖然引入了一定的噪聲，理論上會降低模型準確度，但實驗結果顯示，這些模型仍能在一定程度上維持較高的性能，因為研究者仔細設計了噪聲的引入量，確保數據的效用性不被過多削弱。