利用高斯过程加噪点的方法，实现了对具有不同隐私级别的查询的差分隐私保护，可以应用于例如核密度估计，核支持向量机等在核希尔伯特空间中的函数。

Mar, 2012

该研究通过指定参数delta来构建一个全新的下界，从而优化（epsilon，delta）差分隐私算法在高维数据库上精确回答统计查询的样本复杂度。除了新的下界之外，该研究还提出了纯粹和近似的差分隐私算法，用于回答任意统计查询，并通过对比标准拉普拉斯和高斯机制在最坏情况下精度保证方面的样本复杂度，改善了对该问题的解决方法。

Jan, 2015

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

本文探讨了“浓缩差分隐私”的概念，将其用Renyi散度重新构建，得到更为精确的量化结果，并探讨了一些相关问题。同时，本文还通过给出“近似浓缩差分隐私”的定义，将这种方法与“近似差分隐私”相统一。

May, 2016

本文提出了一种名为噪声约简框架的通用方法，能够应用于各种私有经验风险最小化(ERM)算法，使用它们来“搜索”隐私级别的空间，以找到在满足准确性约束下最强的隐私级别，并仅产生对搜索的隐私级别数量的对数开销。

May, 2017

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。

May, 2019

随机洗牌可显著提高局部随机化数据的差分隐私保证，我们提出了一种基于新方法的差分隐私算法，其具有渐近最优的依赖性，应用于洗牌模型中的频率估计，是简单且近乎最优的算法。

Dec, 2020

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

提出了一种差分隐私保护的假设检验方法，扩展了经典的非隐私保护排列检验到隐私保护场景，从而实现有限样本有效性和差分隐私的同时保证。通过引入基于核的测试统计量，提出了两种不同差分隐私保护的核测试方法（dpMMD和dpHSIC），具有简单易施行、适用于多种数据类型、在不同隐私保护模式下达到极小-最优动力的特点。经实证评估，在各种合成和实际场景下展现出竞争力，突显其实际价值。公开提供的代码有助于我们该方法的实现。

Oct, 2023