大模型差分隐私

差分隐私是一种用于数据共享的密码学技术，可分享数据库的一些统计特征，而不泄露单条明细数据。差分隐私通过在数据集上添加噪音来保护隐私，同时保持统计结果的准确性。差分隐私的核心思想是通过添加一定的随机性来混淆对某个个体的具体数据的识别，从而达到保护个体隐私的目的。这种技术被广泛应用于保护用户隐私的数据共享场景中，如医疗保健、金融、社交网络等领域。差分隐私已经成为数据隐私保护领域中新兴而又重要的热点技术。差分隐私的实现可以基于两个基本的技术，分别是添加随机噪声和对查询结果进行扰动。在添加随机噪声方面，常用的技术包括拉普拉斯噪声和高斯噪声等，具体的加噪方法可以根据数据分布和实际需求进行选择和调整。在扰动查询结果方面，用的技术包括基于局部敏感哈希（LSH）的动和基于加性沙盒机（ASD）的扰动等。差分隐私技术的应用非常广泛，包括数据挖掘、智能交通、社交网络和医疗保健等领域。例如，在医疗保健领域，差分隐私技术可用于保护病人隐私数据，从而实现多个医疗机构之间的数据共享和合作，促进了精准医疗的发展。在智能交通领域，差分隐私技术可用于集成公交、地铁等多个智能交通系统中的数据，并对未来的交通流量和趋势进行

差分隐私是一种用于数据共享的密码学技术，可分享数据库的一些统计特征，而不泄露单条明细数据。差分隐私通过在数据集上添加噪音来保护隐私，同时保持统计结果的准确性。差分隐私的核心思想是通过添加一定的随机性来混淆对某个个体的具体数据的识别，从而达到保护个体隐私的目的。这种技术被广泛应用于保护用户隐私的数据共享场景中，如医疗保健、金融、社交网络等领域。差分隐私已经成为数据隐私保护领域中新兴而又重要的热点技术。差分隐私的实现可以基于两个基本的技术，分别是添加随机噪声和对查询结果进行扰动。在添加随机噪声方面，常用的技术包括拉普拉斯噪声和高斯噪声等，具体的加噪方法可以根据数据分布和实际需求进行选择和调整。在扰动查询结果方面，用的技术包括基于局部敏感哈希（LSH）的动和基于加性沙盒机（ASD）的扰动等。差分隐私技术的应用非常广泛，包括数据挖掘、智能交通、社交网络和医疗保健等领域。例如，在医疗保健领域，差分隐私技术可用于保护病人隐私数据，从而实现多个医疗机构之间的数据共享和合作，促进了精准医疗的发展。在智能交通领域，差分隐私技术可用于集成公交、地铁等多个智能交通系统中的数据，并对未来的交通流量和趋势进行

的应用：在机器学习中，差分隐私可以通过在模型训练过程中引入噪声，使得算法生成的模型满足差分隐私。数据采集中的应用：在数据采集场景中，为满足差分隐私，可以让用户采用类似于随机化回答的方法来提供数据，从而差分隐私计算是一种通过在数据分析过程中引入可控的噪声来平衡数据可用性和个体隐私之间关系的技术。。隐私保护原理：差分隐私的核心思想是确保对于任意两个相邻的数据集（仅相差一条记录），算法在这两个数据集上的输出分布是相似的，从而无法通过算法输出推断出任何个体信息。隐私预算参数：差分隐私引入了一个称为隐私损失或隐私预算参数的概念。。差分隐私要求任何被发布的信息都应当与一个随机算法处理，该随机算法会对信息做一些扰动，以避免让攻击者分辨出任何具体的个人信息。算法实现：设计满足差分隐私的算法通常从一个不满足差分隐私的算法出发，然后适当地加入一定噪声，以使其输出满足差分隐私的要求。常见的机制包括拉普拉斯机制和指数机制等。拉普拉斯机制：拉普拉斯机制是一种常用的差分隐私算法，通过往查询结果中加入拉普拉斯分布的噪声来满足差分隐私。例如，对于病患数据集中糖尿病患的计数查询，可以通过加入噪声来保护隐私。机器学习中

的应用：在机器学习中，差分隐私可以通过在模型训练过程中引入噪声，使得算法生成的模型满足差分隐私。数据采集中的应用：在数据采集场景中，为满足差分隐私，可以让用户采用类似于随机化回答的方法来提供数据，从而差分隐私计算是一种通过在数据分析过程中引入可控的噪声来平衡数据可用性和个体隐私之间关系的技术。。隐私保护原理：差分隐私的核心思想是确保对于任意两个相邻的数据集（仅相差一条记录），算法在这两个数据集上的输出分布是相似的，从而无法通过算法输出推断出任何个体信息。隐私预算参数：差分隐私引入了一个称为隐私损失或隐私预算参数的概念。。差分隐私要求任何被发布的信息都应当与一个随机算法处理，该随机算法会对信息做一些扰动，以避免让攻击者分辨出任何具体的个人信息。算法实现：设计满足差分隐私的算法通常从一个不满足差分隐私的算法出发，然后适当地加入一定噪声，以使其输出满足差分隐私的要求。常见的机制包括拉普拉斯机制和指数机制等。拉普拉斯机制：拉普拉斯机制是一种常用的差分隐私算法，通过往查询结果中加入拉普拉斯分布的噪声来满足差分隐私。例如，对于病患数据集中糖尿病患的计数查询，可以通过加入噪声来保护隐私。机器学习中

差分隐私技术是一种专门设计用于保护数据库隐私的密码学手段。其核心思想是在源数据或计算结果上添加一种特定分布的噪音，从而确保各个参与方无法通过获取的数据来分析出数据集中是否包含某一特定实体。这一机制有效地在数据的使用与隐私保护之间取得了平衡，使得数据的统计分析成为可能，同时保护了个人隐私不被泄露。差分隐私技术主要包括两种类型：本地差分隐私和计算结果差分隐私。本地差分隐私本地差分隐私主要关注的是在数据收集阶段就进行隐私保护。在本地差分隐私机制下，每个用户（或数据源）在将个人数据发送给数据收集者之前，会先对自己的数据进行处理，添加一定的噪音，使得数据收集者无法直接获取到用户的原始数据。这种机制确保了即使数据收集者拥有大量的数据，也无法准确推断出任何特定用户的个人信息。本地差分隐私的一个显著优点是，它不需要信任任何第三方（如数据收集者），因为隐私保护是在数据离开用户之前就已经完成的。然而，这种机制可能会在一定程度上降低数据的准确性，因为添加的噪音可能会干扰到数据的分析结果。计算结果差分隐私与本地差分隐私不同，计算结果差分隐私是在数据分析阶段进行隐私保护的。在这种机制下，原始数据仍然会被完整

差分隐私技术是一种专门设计用于保护数据库隐私的密码学手段。其核心思想是在源数据或计算结果上添加一种特定分布的噪音，从而确保各个参与方无法通过获取的数据来分析出数据集中是否包含某一特定实体。这一机制有效地在数据的使用与隐私保护之间取得了平衡，使得数据的统计分析成为可能，同时保护了个人隐私不被泄露。差分隐私技术主要包括两种类型：本地差分隐私和计算结果差分隐私。本地差分隐私本地差分隐私主要关注的是在数据收集阶段就进行隐私保护。在本地差分隐私机制下，每个用户（或数据源）在将个人数据发送给数据收集者之前，会先对自己的数据进行处理，添加一定的噪音，使得数据收集者无法直接获取到用户的原始数据。这种机制确保了即使数据收集者拥有大量的数据，也无法准确推断出任何特定用户的个人信息。本地差分隐私的一个显著优点是，它不需要信任任何第三方（如数据收集者），因为隐私保护是在数据离开用户之前就已经完成的。然而，这种机制可能会在一定程度上降低数据的准确性，因为添加的噪音可能会干扰到数据的分析结果。计算结果差分隐私与本地差分隐私不同，计算结果差分隐私是在数据分析阶段进行隐私保护的。在这种机制下，原始数据仍然会被完整

差分隐私技术是一种专门设计用于保护数据库隐私的密码学手段。其核心思想是在源数据或计算结果上添加一种特定分布的噪音，从而确保各个参与方无法通过获取的数据来分析出数据集中是否包含某一特定实体。这一机制有效地在数据的使用与隐私保护之间取得了平衡，使得数据的统计分析成为可能，同时保护了个人隐私不被泄露。差分隐私技术主要包括两种类型：本地差分隐私和计算结果差分隐私。本地差分隐私本地差分隐私主要关注的是在数据收集阶段就进行隐私保护。在本地差分隐私机制下，每个用户（或数据源）在将个人数据发送给数据收集者之前，会先对自己的数据进行处理，添加一定的噪音，使得数据收集者无法直接获取到用户的原始数据。这种机制确保了即使数据收集者拥有大量的数据，也无法准确推断出任何特定用户的个人信息。本地差分隐私的一个显著优点是，它不需要信任任何第三方（如数据收集者），因为隐私保护是在数据离开用户之前就已经完成的。然而，这种机制可能会在一定程度上降低数据的准确性，因为添加的噪音可能会干扰到数据的分析结果。计算结果差分隐私与本地差分隐私不同，计算结果差分隐私是在数据分析阶段进行隐私保护的。在这种机制下，原始数据仍然会被完整

差分隐私技术是一种专门设计用于保护数据库隐私的密码学手段。其核心思想是在源数据或计算结果上添加一种特定分布的噪音，从而确保各个参与方无法通过获取的数据来分析出数据集中是否包含某一特定实体。这一机制有效地在数据的使用与隐私保护之间取得了平衡，使得数据的统计分析成为可能，同时保护了个人隐私不被泄露。差分隐私技术主要包括两种类型：本地差分隐私和计算结果差分隐私。本地差分隐私本地差分隐私主要关注的是在数据收集阶段就进行隐私保护。在本地差分隐私机制下，每个用户（或数据源）在将个人数据发送给数据收集者之前，会先对自己的数据进行处理，添加一定的噪音，使得数据收集者无法直接获取到用户的原始数据。这种机制确保了即使数据收集者拥有大量的数据，也无法准确推断出任何特定用户的个人信息。本地差分隐私的一个显著优点是，它不需要信任任何第三方（如数据收集者），因为隐私保护是在数据离开用户之前就已经完成的。然而，这种机制可能会在一定程度上降低数据的准确性，因为添加的噪音可能会干扰到数据的分析结果。计算结果差分隐私与本地差分隐私不同，计算结果差分隐私是在数据分析阶段进行隐私保护的。在这种机制下，原始数据仍然会被完整

差分隐私技术是一种专门设计用于保护数据库隐私的密码学手段。其核心思想是在源数据或计算结果上添加一种特定分布的噪音，从而确保各个参与方无法通过获取的数据来分析出数据集中是否包含某一特定实体。这一机制有效地在数据的使用与隐私保护之间取得了平衡，使得数据的统计分析成为可能，同时保护了个人隐私不被泄露。差分隐私技术主要包括两种类型：本地差分隐私和计算结果差分隐私。本地差分隐私本地差分隐私主要关注的是在数据收集阶段就进行隐私保护。在本地差分隐私机制下，每个用户（或数据源）在将个人数据发送给数据收集者之前，会先对自己的数据进行处理，添加一定的噪音，使得数据收集者无法直接获取到用户的原始数据。这种机制确保了即使数据收集者拥有大量的数据，也无法准确推断出任何特定用户的个人信息。本地差分隐私的一个显著优点是，它不需要信任任何第三方（如数据收集者），因为隐私保护是在数据离开用户之前就已经完成的。然而，这种机制可能会在一定程度上降低数据的准确性，因为添加的噪音可能会干扰到数据的分析结果。计算结果差分隐私与本地差分隐私不同，计算结果差分隐私是在数据分析阶段进行隐私保护的。在这种机制下，原始数据仍然会被完整

差分隐私技术是一种专门设计用于保护数据库隐私的密码学手段。其核心思想是在源数据或计算结果上添加一种特定分布的噪音，从而确保各个参与方无法通过获取的数据来分析出数据集中是否包含某一特定实体。这一机制有效地在数据的使用与隐私保护之间取得了平衡，使得数据的统计分析成为可能，同时保护了个人隐私不被泄露。差分隐私技术主要包括两种类型：本地差分隐私和计算结果差分隐私。本地差分隐私本地差分隐私主要关注的是在数据收集阶段就进行隐私保护。在本地差分隐私机制下，每个用户（或数据源）在将个人数据发送给数据收集者之前，会先对自己的数据进行处理，添加一定的噪音，使得数据收集者无法直接获取到用户的原始数据。这种机制确保了即使数据收集者拥有大量的数据，也无法准确推断出任何特定用户的个人信息。本地差分隐私的一个显著优点是，它不需要信任任何第三方（如数据收集者），因为隐私保护是在数据离开用户之前就已经完成的。然而，这种机制可能会在一定程度上降低数据的准确性，因为添加的噪音可能会干扰到数据的分析结果。计算结果差分隐私与本地差分隐私不同，计算结果差分隐私是在数据分析阶段进行隐私保护的。在这种机制下，原始数据仍然会被完整

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...