研究在数据即使隐私保护给定的情况下，隐私保证和结果统计估计器的效用之间的权衡，通过信息论和标准最小最大技术，提出本地隐私约束下统计速率的精确刻画，并提出新的隐私保护机制和计算有效的估计器，以实现界限。

Feb, 2013

本文研究数据保护与统计估计之间的平衡，开发了私有版本的信息熵界限，提出了一些新的基于隐私保护机制和计算效率估计，并给出了一些实验结果，证明了这些过程的重要性。

Apr, 2016

探讨平衡标准误差和隐私保护之间的关系，提出了最小化极限风险下的差分隐私约束的算法，包括隐私迭代硬阈值追踪，以及在实际数据集中表现出的数值表现。

Feb, 2019

本文详细研究了在保持从统计学家隐藏数据的严格设置中概率分布（离散和连续）的估计，给出了这些本地私有设置中估计的尖锐最小极限速率，展示了隐私和收敛速率之间的根本权衡，以及提供允许沿隐私 - 统计效率连续体移动的工具。我们结果的一个后果是，华纳关于随机响应的经典工作是进行调查抽样并保持受访者隐私的最佳方法。

May, 2013

本文研究在隐私模型下的统计风险最小化问题，针对局部隐私框架，确定了统计估计过程的收敛速率上下限，并展示了数据保留隐私量与任何统计估计器或学习程序的收敛速率之间的精确权衡。

Oct, 2012

本文为研究局部隐私约束下的估计方案制定下限，推导出了私有估计和受通信限制的估计问题之间的等价性，适用于任意交互的隐私机制，并且得出了所有不同隐私保护级别的尖锐下限。作者作为对研究结果的一个重要推论，证明了有界或高斯随机向量的均值估计的最小最大均方误差按比例缩放的结论为 $d/n * d/min (ε,ε^2)$ 。

Feb, 2019

使用构建的差分隐私版本的梯度下降算法，针对低维和高维稀疏广义线性模型提出参数估计，通过表征统计学性能和建立 GLMs 的隐私约束极小值下界来显示所提算法的近乎速率最优性。

Nov, 2020

本文提出一种算法来解决在不同隐私偏好的用户条件下的均值估计问题，并发现在两组用户具有不同隐私级别的情况下，该算法是最优的。当一个群体的隐私要求得到放宽时，会出现一个饱和现象，即进一步放宽该群体的隐私要求并不能改善估计器的性能。因此，中央服务器可以在不影响性能的情况下提供一定程度的隐私保护。

Apr, 2023

提出一种用于捕获用户向被动好奇敌手发布数据时产生的隐私威胁并在效用约束下加以限制的一般性统计推断框架，其中应用自信息成本函数于非渐进信息论方法用于表征最佳可实现的隐私，基于这些结果引入平均信息泄漏和最大信息泄漏两种隐私度量，证明在两种指标下，将用户数据映射到隐私保护输出的最优映射可被描述为修正的率失真问题并可设计成凸编程，最后与差分隐私进行比较。

Oct, 2012

本文提供一组算法，用于在局部差分隐私模型下实现边际统计量的实现，并对其进行理论和实证研究。结果表明，基于 Fourier 变换的信息发布方法优于直接发布边际统计量的方法。

Nov, 2017