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本地化差分隐私综述被引量：1
《数据与计算发展前沿》2023年第5期74-97,共24页孙一帆 张锐 陶杨 高碧柔 秦诗涵 安超 
国家自然科学基金项目(62172411,62172404,61972094,62202458)。
【目的】本地化差分隐私是优秀的隐私保护模型,能够在数据共享、发布的场景下对群体进行统计分析,保护个人数据隐私。本文围绕本地化差分隐私进行综述,为未来工作提供参考。【文献范围】本文调研了来自主流会议、期刊的本地化差分隐私...
关键词：本地化差分隐私 频率估计 均值估计 多维数据统计分析 机器学习 
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