摘要：
本文是差分隐私实际部署的列表，以及它们的隐私参数。有一天，我们可能会有一个正式的 Epsilon 注册表，但在那之前…… 首先，一些说明。 主列表仅包括具有公开记录的隐私参数值的项目，包括关于隐私单元是什么的信息。不发布此信息但提及使用 DP 的项目在末尾列出。 除非另有说明，所有用例使用中央 DP 阅读全文
posted @ 2026-07-06 15:59
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摘要：
假设你正在处理一个涉及敏感数据的新项目——例如，为医疗保健应用添加一个新功能。这个功能带来了你需要应对的新的隐私问题。也许你的律师对你正在构建的应用的合规性不太满意。也许你想向功能的用户做出强有力的声明，说明你将如何处理他们的数据。也许你担心敏感的用户数据可能以意想不到的方式泄露。你一直听说隐私技术 阅读全文
posted @ 2026-07-06 15:58
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摘要：
假设我们有一些敏感数据，比如人们访问医院的数据。我们希望以匿名方式与合作伙伴分享：目标是确保发布的数据不会泄露任何个人信息。有哪些技术可以用于这个用例？ 随机化标识符 显然，如果我们在数据中留下姓名或公共用户标识符（如电话号码或电子邮件地址），那将不是匿名的。所以第一个想法是：让我们隐藏这些信息！通 阅读全文
posted @ 2026-07-06 15:58
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摘要：
假设你有一批敏感数据，比如芝加哥首次购房抵押贷款申请者的财务信息。你想发布这些数据，或与第三方分享，比如用于促进经济研究。这些财务数据包含个人信息，所以你需要确保不会泄露个人隐私。 到目前为止，这似乎是差分隐私（DP）的完美用例：发布趋势而不泄露个人信息，正是 DP 的设计初衷。你知道 DP 能成功 阅读全文
posted @ 2026-07-06 15:57
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摘要：
这是一个冷酷、硬邦邦、无法回避的事实：你的数据里有噪声。不，我们还没开始讲差分隐私！到现在为止，还没人往你的统计数据里加随机数。但你的数据就是有噪声的，它就是不准的，它不是 100% 精确的，它是不确定的。更糟的是，不确定性有两种。 两种不确定性 先说第一种。这里有张图。 左边的点代表了大多数人思考 阅读全文
posted @ 2026-07-06 15:57
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摘要：
每 10 年，美国人口普查局都会向全美每个家庭提一系列问题：你家住几口人？他们多大年纪？种族和民族是什么？彼此间是什么关系？ 收集到的数据质量非常高，原因有二。首先，所有家庭都有法律义务如实作答。其次，人口普查局依法必须在每次调查后将数据保密 72 年。这两点对于说服每个人如实回答至关重要。当然，唤 阅读全文
posted @ 2026-07-06 15:56
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摘要：
有些算法不是差分隐私的，却声称自己做了匿名化。这类机制在学术文献和工业界都很常见。至于为什么它们仍算保留了某种隐私，说法各不相同： 可能包含了一些针对某类攻击的临时防护措施。 可能把数据聚合到了"看起来"安全的程度。 可能用了其他信息泄露指标，比如熵或互信息。 怎么判断这些方案靠不靠谱？本文中，我会 阅读全文
posted @ 2026-07-06 15:54
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摘要：
人们谈论差分隐私时，想的未必是同一件事。定义上大家是一致的，但上下文很重要。差分隐私主要有三种部署场景：中央模型（也叫全局模型）、本地模型和分布式模型。 中央差分隐私 在中央模型中，中央聚合器可以直接访问原始数据。每个用户把自己的数据不加噪声地发给聚合器。聚合器拿到这些数据后，用差分隐私机制进行转换 阅读全文
posted @ 2026-07-06 15:54
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摘要：
大多数差分隐私机制的目标是发布统计数据：给出一些关于人群信息的数字。但要构建更复杂的 DP 机制，我们有时需要一种不同的构建模块。本文中，我们不再给数字加噪声，而是以差分隐私的方式在多个选项中做出选择。 一个简单的例子 假设我们要设计一项投票，选出 2020 年出版的最佳科幻书籍。首先收集那年出版的 阅读全文
posted @ 2026-07-06 15:53
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摘要：
还记得隐私损失随机变量（PLRV）吗？我们看到它描述了隐私泄露可能取的所有值，以及每个值出现的可能性。\(\varepsilon\)-DP 是一个最坏情况属性：PLRV 必须始终不超过 \(\varepsilon\)。而 \((\varepsilon,\delta)\)-DP，我们把它描述成"几乎最 阅读全文
posted @ 2026-07-06 15:52
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