Rust差分隐私库opendp_derive使用指南

简介

opendp_derive是OpenDP项目的一部分，提供了一套Rust宏来简化差分隐私(DP)的实现。它通过过程宏为Rust程序添加类型安全的差分隐私保护，特别适合需要处理敏感数据的应用程序。

主要功能

• 类型安全的差分隐私计算
• 通过宏简化DP实现
• 与OpenDP核心库无缝集成
• 自动隐私预算跟踪

使用方法

1. 添加依赖

首先在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
opendp = "0.7"
opendp_derive = "0.7"

2. 基本使用示例

use opendp_derive::bootstrap;

// 使用bootstrap宏定义差分私有函数
#[bootstrap(
    features("contrib"),
    arguments(scale = "$get_atom_distance(type=float, default=1.0)"),
    derived_types(scale = "float")
)]
fn laplace_mechanism(value: f64, scale: f64) -> f64 {
    value + scale * rand::random::<f64>()
}

fn main() {
    let sensitive_data = 42.0;
    let noisy_result = laplace_mechanism(sensitive_data, 1.0);
    println!("差分隐私处理后的结果: {}", noisy_result);
}

3. 定义隐私保护结构体

use opendp_derive::bootstrap;

#[bootstrap(
    features("contrib"),
    generics(T(example = "$get_first(bounds=NumberBounds)"))
)]
struct PrivateData<T> {
    #[data]
    value: T,
    privacy_level: f64,
}

impl<T> PrivateData<T> {
    pub fn new(value: T, privacy_level: f64) -> Self {
        Self { value, privacy_level }
    }
    
    pub fn get_value(&self) -> &T {
        &self.value
    }
}

fn main() {
    let private_num = PrivateData::new(100, 0.5);
    println!("受保护的值: {}", private_num.get_value());
}

4. 组合多个DP操作

use opendp_derive::bootstrap;

#[bootstrap(
    features("contrib"),
    arguments(scale = "$get_atom_distance(type=float, default=1.0)"),
    derived_types(scale = "float")
)]
fn dp_sum(values: Vec<f64>, scale: f64) -> f64 {
    let sum = values.iter().sum();
    sum + scale * rand::random::<f64>()
}

#[bootstrap(
    features("contrib"),
    arguments(scale = "$get_atom_distance(type=float, default=1.0)"),
    derived_types(scale = "float")
)]
fn dp_average(values: Vec<f64>, scale: f64) -> f64 {
    let sum = dp_sum(values, scale);
    sum / values.len() as f64
}

fn main() {
    let data = vec![1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0];
    let dp_avg = dp_average(data.clone(), 0.1);
    println!("差分隐私平均值: {}", dp_avg);
}

高级用法

自定义隐私预算跟踪

use opendp_derive::bootstrap;
use opendp::core::PrivacyBudget;

#[bootstrap(
    features("contrib"),
    arguments(epsilon = "$get_atom_distance(type=float, default=1.0)"),
    derived_types(epsilon = "float")
)]
fn dp_query(data: Vec<极f64>, epsilon: f64, budget: &mut PrivacyBudget) -> Option<f64> {
    if budget.remaining() < epsilon {
        return None;
    }
    
    budget.spend(epsilon);
    
    let result = data.iter().sum::<f64>() / data.len() as f64;
    Some(result + epsilon * rand::random::<f64>())
}

fn main() {
    let mut budget = PrivacyBudget::new(1.0);
    let data = vec![10.0, 20.0, 30.0];
    
    match dp_query(data, 0.5, &mut budget) {
        Some(result) => println!("查询结果: {}", result),
        None => println!("隐私预算不足!"),
    }
}

完整示例demo

下面是一个结合了上述特性的完整示例：

use opendp_derive::bootstrap;
use opendp::core::PrivacyBudget;
use rand::Rng;

// 1. 定义差分隐私保护的结构体
#[bootstrap(
    features("contrib"),
    generics(T(example = "$get_first(bounds=NumberBounds)"))
)]
struct DPData<T> {
    #[data]
    raw_value: T,
    epsilon: f64,
}

impl<T> DPData<T> {
    pub fn new(value: T, epsilon: f64) -> Self {
        Self {
            raw_value: value,
            epsilon
        }
    }
    
    // 2. 定义差分隐私访问方法
    #[bootstrap(
        features("contrib"),
        arguments(noise_scale = "$get_atom_distance(type=float, default=0.1)"),
        derived_types(noise_scale = "float")
    )]
    pub fn get_private_value(&self, noise_scale: f64) -> f64 
    where
        T: Into<f64> + Copy
    {
        let value: f64 = self.raw_value.into();
        let noise = noise_scale * rand::thread_rng().gen::<f64>();
        value + noise
    }
}

// 3. 定义差分隐私计算函数
#[bootstrap(
    features("contrib"),
    arguments(epsilon = "$get_atom_distance(type=float, default=1.0)"),
    derived_types(epsilon = "float")
)]
fn private_computation(
    data: Vec<f64>, 
    epsilon: f64,
    budget: &mut PrivacyBudget
) -> Option<f64> {
    if budget.remaining() < epsilon {
        return None;
    }
    
    budget.spend(epsilon);
    
    // 添加拉普拉斯噪声
    let sum = data.iter().sum::<f64>();
    let noise = epsilon * rand::thread_rng().gen::<f64>();
    Some(sum + noise)
}

fn main() {
    // 4. 使用示例
    let sensitive_data = DPData::new(100, 0.5);
    let private_value = sensitive_data.get_private_value(0.1);
    println!("差分隐私值: {}", private_value);
    
    let mut budget = PrivacyBudget::new(1.0);
    let dataset = vec![1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5];
    
    match private_computation(dataset, 0.3, &mut budget) {
        Some(result) => println!("计算结果: {}", result),
        None => println!("预算不足!"),
    }
    
    println!("剩余隐私预算: {}", budget.remaining());
}

注意事项

1. 确保合理设置隐私参数(如ε值)
2. 注意组合隐私预算的计算
3. 对于生产环境，建议进行充分的测试和验证
4. 差分隐私不适用于所有场景，需要根据具体需求评估

opendp_derive通过宏简化了差分隐私的实现，同时保持了Rust的类型安全特性，是构建隐私保护应用的强大工具。