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

研究局部差分隐私在高斯分布参数估计中的应用，并给出了自适应的两轮解决方案和非自适应的一轮解决方案，并通过信息理论下界证明了准确性保证的紧密性。

Nov, 2018

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

本文提出了一种统一的框架，用于基于交互式协议的分布式参数估计，可以导出各种紧密下限，适用于不同的参数分布族；特别是在高斯家族的原型情况下，我们的方法可以规避以往技术的局限性，并补充了匹配的上限。

Oct, 2020

本文研究在隐私限制下，离散分布的 Minimax 估计问题。通过将保密方案分别应用于每个原始样本，我们需要从保密样本中估计原始样本的分布。对于给定的 ε，我们考虑构造具有 ε- 隐私级别、即能够最小化最坏情况下的预期估计损失的最优保密方案问题。本文提出了一种新的保密方案族，它在中等隐私度量 ε 的情况下显著提高了现有方案的性能。

Feb, 2017

本文研究在本地 ε- 差分隐私的统计学习中，优化隐私约束下的统计数据效用和最大化提供者所持数据和其私有视图之间的互信息，提出了 $k$- 子集机制，分析了现有机制的局限性并为离散分布估计提出了 $k$- 子集机制的有效实现，并展示了其对比现有方法的优足优势与保障。

Jul, 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

本文介绍了如何使用大致差分隐私的泛化特性来进行自适应假设检验，并给出统计上有效的 p 值校正方法。研究表明，当算法满足 $(\epsilon, \delta)$- 差分隐私且输入来自于一个乘积分布时，它们具备有界的大致最大信息，并且这种连结只适用于乘积分布输入，而不适用于离散分布输入。

Apr, 2016