差分隐私

差分隐私（英语：differential privacy）是密码学中的一种手段，旨在提供一种当从统计数据库查询时，最大化数据查询的准确性，同时最大限度减少识别其记录的机会。假设 是一个正实数，A是一个随机算法，它将数据集作为输入（表示信任方拥有的数据）。imA表示A的映射。对于在非单个元素（即，一个人的数据）的所有数据集D1和D2以及imA的所有子集S，算法A是 -差分隐私，其中概率取决于算法的随机性。