为了保障公共监视的恶意，MIT科学家主动添加噪音数据，分析误差范围控制在2%

生俱来隐私的继续执行实质上。在二者指为的上述情况下，如果与生俱来隐私目标是受保护所有人，那么继续执行程序必需去认出要受保护的人，但未必能确保精准度。有了这个程序，就不再必需指定所有的样子，也无需隐藏更多的接收者。

比方知道，我们如今有一段高耸一条商业街的录像带。Alice和Bob两个观察家都回应他们就让近似值每小时经过商业街的伤亡人数，于是他们提交了一个录像带处理过程子系统，并要求展开核心章节。

第一个观察家Alice是来自城市规划部门，他们渴望能用这些接收者来了解客源方式而，为城市规划护栏。他们的框架亦会对人展开除此以外，并为每个录像带段落输入这个除此以外。

另一个副总监Bob则是恐吓的。他们只渴望比对每一次某与生俱来经过屏幕的星期。他们提交的框架就只是在寻找这与生俱来的暗讽，如果这与生俱来围观系统亦会亦会输入一个大数字，否则就是零。他们渴望如果这与生俱来围观，千分之亦会亦然零的。

从Privid的角度看来看，这两个查阅看起来是一样的。根本无法其实地具体他们的框架内部不缘故可能在继续做什么，或者副总监渴望将图表用于什么。这就必需音量登场了。

Privid继续执行了这两个查阅，并为每个查阅去除了相近存量的噪声。在第一种上述情况下，因为Alice是在近似值所有的人，这个音量只亦会对结果产生很小的阻碍，但很不缘故可能不亦会阻碍到相反于连续性。

但是在第二种上述情况下，因为Bob寻找的是一个特定的接收器，那么额外去除的音量就足以使他们无法具体这与生俱来的具体后方。如果他们看到了一个也就是说的结果，不缘故可能是因为这与生俱来其实在那里，或者是因为框架输入了“零”，但噪声使其成为也就是说。Privid不必需告诉他任何关于这与生俱来显现出来的星期或地点的接收者，系统亦会只必需告诉他这与生俱来不缘故可能显现出来的星期的一个粗略的限额，这比断定确切的后方可能会知道明，而这是先前的方法所相反的。

不过还存在一个疑问，那就是要去除多少音量。

最理就让的上述情况当然是，去除的音量恰好足以隐藏每与生俱来，但又不至于多到对数据分析工作人员毫无用处。向图表去除音量并坚决在星期窗口上展开查阅，显然结果不亦会那样准确，但未必阻碍数数参考价值，同时保障更佳的与生俱来隐私。

正如研究课题工作人员所概括的，“在建起Privid时，我们不主张增大公共录像带风险评估和数据分析，但无法否认的是这类研究课题如今比较普遍连续性”，因此，在这类数据分析继续依然主流增长之势时，如何改善公共跟踪的与生俱来隐私环境，将亦会成为未来的；还有主流课题。

本文来自微信政府部门号 “大图表杂志社”（ID：BigDataDigest），所作：杂志社霉，36钋经准许发布。

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