差分隐私（DP）技术 | 基于噪声扰动的隐私计算

差分隐私（DP）技术 | 基于噪声扰动的隐私计算

摘要

差分隐私通过引入可控噪声保护数据隐私，确保个体信息不被泄露，同时保留整体趋势。其核心在于量化隐私泄露边界，结合联邦学习、安全多方计算等技术，实现“可用不可见”的安全承诺。差分隐私已从理论验证发展到工业级应用，广泛应用于医疗、金融、交通等领域，未来将与更多技术深度融合，构建智能、可信的隐私保护体系。