介绍了一种集中差分隐私，比纯差分隐私和流行的 “(epsilon,delta)” 松弛具有更好的准确性，同时在多次计算中不会影响累积隐私损失。
Mar, 2016
本文介绍了基于 Renyi 散度的差分隐私的自然松弛，将其作为隐私定义并展示其在隐私损失尾部的保障方面精准的表示，同时演示了新定义与标准差分隐私定义性质相似度高，在分析异构机制组合方面具有更紧密的能力。
Feb, 2017
研究统计隐私的目标之一是构建一个数据发布机制，它可以在保护个人隐私的同时保留信息内容。本文从统计角度考虑差分隐私，研究满足差分隐私要求的数据发布机制，并比较它们的收敛速度。研究表明，指数机制的准确性与经验分布在真实分布周围集中的概率密切相关。
Nov, 2008
本文提出 $f$- 差分隐私，一种新的隐私松弛定义，避免了使用发散松弛的一些困难，并支持隐私定义的组合和代数推理。同时，作者通过介绍高斯差分隐私，一个基于测试两个移动高斯函数的 $f$- 差分隐私的单参数家族，并通过数学证明和计算机实验了演示工具，进一步完善并解决了隐私数据分析的问题。
May, 2019
本论文利用差分隐私算法对分布式和流数据进行分析，通过学习全局数据模型并保障差分隐私，提出了三种分布式学习贝叶斯网络模型的新方法，并针对流数据中的用户密度估计问题，提供了用户级别的隐私保护算法和改进策略。
Jul, 2023
本篇论文通过对差分隐私与统计假设检验的类比说明，探讨了一些满足以统计差异度量形式给出的隐私定义条件。研究发现这些条件有助于分析差异度量的可分辨性，并基于 Renyi 差异分析了差分隐私的一些扩展定义，并提出了改进的转换规则。
本文利用分布式鲁棒优化技术，开发了一种机制设计模型，以实现最高准确度和隐私预选级别的非渐近和无条件最优性保证。
Apr, 2023
量子差分隐私通过添加经典和量子噪声，以及研究邻接量子状态的概念，提供了更强的隐私保证，并通过实证估计不同差分隐私测量方式的认证对抗性鲁棒性。
本文介绍差分隐私与最小 Rény 熵互信息相关性的模型，指出差分隐私可推出对互信息的限制，同时提供了一个在保持差分隐私的前提下产生最大随机值的方法.
Mar, 2011
本研究探讨了差分隐私的统计估计问题，并且提出了差分隐私比较准确的估计方法，其中加入了随机噪声以提高数据的隐私保护性，同时也介绍了 Gross Error Sensitivity，将其与差分隐私紧密联系。
Jun, 2012