差分プライバシー

データセット内の個人の有無を推測できないように、キャリブレーションされたノイズをクエリ結果（カウント、平均など）に追加することにより、プライバシーの保証を正式化します。微分プライバシーパラメーター (準、δ) はプライバシー損失を定量化するため、組織はデータユーティリティと個人保護のバランスを取ることができ、累積プライバシー予算を追跡するためには一元的に管理する必要があります。