通过几天对差分隐私的左思右想，总算是摸到了点门道，顺着学习思路，就一些比较关键性概念说一下自己的看法：一、关键性概念1、查询对数据集的各种映射函数被定义为查询（Query），用 ={, , ......}来表示一组查询。2、邻近数据集（兄弟数据集）设数据集与，具有相同的属性结构，两者对称差记作，||表示对称差的数量。若||=1，则称和为邻近数据集...

书接上文，这次来谈谈本地化差分隐私：一、背景传统的差分隐私是将原始数据集中到一个数据中心，然后在此对数据施加差分隐私算法，并对外发布，称之为中心化差分隐私（Centralized Differential Privacy）。因此，中心化差分隐私有一个前提：可信的第三方数据收集者，即保证所收集的数据不会被窃取和泄露。然而，在实际生活中想找到一个真正可信的第三方数据...