差分隐私在个人信息保护中的实践难题及解决方案

内容概要：本文总结了通过差分隐私（DP）实现个人信息保护的实际难点，并提供了具体的解决方案讨论。主要难点涵盖概念定义不一、隐私单元不明确、参数选定复杂等多个关键方面，并强调了这些难点对数据保护与流动性的潜在影响。此外，在梳理典型案例的基础上，提出了一系列关于概念规范和技术调整等方面的新见解，旨在全面提升差分隐私的有效应用。 适用人群：专注于个人数据安全的研究人员、从事隐私保护工作的工程师与法律顾问及相关领域的专家学者。 使用场景及目标：指导技术开发者、法规遵从者以及公共机构工作人员更好地掌握和运用差分隐私方法，有效地提升信息安全性，尤其是在涉及大数据应用场景和个人隐私防护的时候。 其他说明：文章详细分析了差分隐私在人口普查、数字广告及大型语言模型等三大代表性项目中的应用及其暴露出的问题，并在此基础上尝试寻找可行对策以推动此项技术更好地服务于现代社会发展所需。