本地化差分隐私：数据流通的关键保护技术

"《本地化差分隐私技术-processing互动编程艺术 中文版》是一份针对数据流通关键领域的技术文献，由中国信息通信研究院云计算与大数据研究所于2018年4月发布。文章分为两部分，探讨了中心化和本地化差分隐私技术。 (1) 中心化差分隐私：这种方法将原始数据集中到数据中心，通过发布经过差分隐私处理的统计信息，确保用户数据在公开的统计结果中无法被识别。研究重点包括数据发布、数据挖掘保护和查询处理等，适用于数据输出场景，旨在保护用户隐私的同时，允许数据的合理分析。 (2) 本地化差分隐私：与中心化不同，本地化差分隐私将数据处理和隐私保护过程移至用户设备，适用于数据采集阶段，尤其适合那些对个人隐私敏感的应用。尽管牺牲了一定程度的数据可用性，但在某些场景下，如医疗记录共享或金融交易中，本地化处理能够更好地保护用户隐私。 差分隐私技术的关键在于其在保证个体数据安全的前提下，提供一定程度的匿名性。它在学术界和工业界的应用越来越广泛，尤其是在大数据和区块链等技术的发展推动下，如何平衡数据的可用性和隐私保护成为一个重要课题。白皮书深入探讨了数据流通的价值、挑战和可能的解决方案，强调了技术在数据流通中的核心作用，以及如何通过区块链、安全多方计算等技术框架来解决数据流通中的权属、质量和合规性等问题。 这份白皮书不仅为理解差分隐私技术在数据流通中的应用提供了基础，还展望了未来数据流通产业的发展趋势，对于大数据从业者和技术开发者来说，具有重要的参考价值。"