数据隐私泄露对组织来说是一项昂贵的代价，可能造成声誉降低和法规罚款等问题。根据IBM的《2022数据泄露成本报告》，数据泄露的平均总成本近450万美元。然而，访问私人信息在解决许多重要业务问题时是必要的。

什么是差分隐私？

差分隐私的应用

差分隐私的优势和局限

差分隐私使组织能够定制隐私级别，使攻击者无法访问完美的数据。它防止了链接攻击，保护了个体的特定信息。此外，差分隐私提供了一个量化的隐私保证度量，通过调整ε的值，数据聚合者可以根据数据集的敏感性控制隐私级别。

差分隐私并非适用于所有问题，特别是无法进行个体级别分析和小数据集的情况。此外，ε的正确级别并没有明确的共识，这取决于隐私与实用性之间的权衡。

差分隐私的法规合规问题

在不同情况下，分享应用差分隐私的个人数据是否符合GDPR或CCPA，取决于数据集、应用的差分隐私算法和参数ε。为了谨慎起见，公司可以将使用个人数据的差分隐私处理器列为数据处理器。

总体而言，差分隐私为管理隐私与实用性之间的平衡提供了一种方法，但目前尚未就这种权衡的最佳水平达成共识。Simons Institute在加利福尼亚大学伯克利分校的一份白皮书指出，差分隐私为克服传统匿名化方法的局限性提供了强大的替代方案，决策者应该与研究人员密切合作，制定相关建议。

作者：Cem Dilmegani

原文：https://research.aimultiple.com/differential-privacy/