数据共享和分析中的隐私保护算法和系统

葛云清 Yunqing Ge

数据共享和分析中的隐私保护算法和系统是一个重要的研究领域，随着数据的快速增长和数据共享的需求不断增加，保护个人隐私成为一个迫切需要解决的问题。隐私保护算法和系统旨在通过在保持数据可用性的同时，最大限度地保护个人隐私。

差分隐私是一种广泛应用于数据共享和分析的隐私保护技术，它可以保证在处理数据时不泄露个体隐私信息。差分隐私的核心思想是对每个个体的数据加上一些随机噪声，从而使得敏感数据变得不那么明显，从而达到保护隐私的目的。差分隐私技术已经在许多应用场景中得到了广泛应用，例如医疗健康领域、社交网络、电子商务等。