【斯坦福博士论文】隐私数据实用分析

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来源：专知 本文 为论文介绍 ，建议阅读 5 分钟 本研究以差分隐私这一强有力的隐私标准为基础，旨在克服隐私保护技术在实际数据分析中的广泛应用障碍。 基于差分隐私框架的研究，旨在克服隐私保护技术在实际数据分析中的广泛应用障碍。 本研究以差分隐私这一强有力的隐私标准为基础，旨在克服隐私保护技术在实际数据分析中的广泛应用障碍。我们在以下三个关键领域做出了贡献：私密置信区间、重频项检测和插值域中的私密优化。每个领域都解决了特定的挑战，并提出了解决方案，以提高差分隐私的实际效用。 一、私密置信区间 首先，本论文介绍了基于自举法的算法来构建差分隐私置信区间，这是隐私文献中基本缺失的一个重要推断工具。通过利用“小自举袋”（Bag of Little Bootstraps, BLB）方法，所提出的方法为广泛统计量提供了准确且 ………………………………