开发基于差分隐私的隐私保护系统需要解决哪些问题？

开发基于差分隐私的隐私保护系统需要解决以下问题：

1. 噪声添加：差分隐私的核心思想是在原始数据中添加噪声来保护个人隐私。因此，需要设计一种合适的噪声添加方案，使得添加的噪声能够达到保护隐私的目的，同时不影响数据的可用性和分析效果。

2. 隐私度量：需要设计一种合适的隐私度量方法来评估隐私保护系统的效果。常用的隐私度量指标包括ε-差分隐私和δ-差分隐私等。

3. 数据共享：在一些场景下，需要将隐私数据共享给其他机构或第三方分析人员。这时，需要设计一种安全的数据共享机制，以确保隐私数据不会被泄露。

4. 数据使用：需要设计一种安全的数据使用机制，以确保数据只被用于合法的目的，不会被滥用或用于违法行为。

5. 合成数据：在一些场景下，需要生成一些合成的数据来代替原始数据进行分析。这时，需要设计一种合适的数据合成方法，以确保生成的数据不会泄露隐私信息。