如何让数据差分隐私化：生成差分隐私合成数据的实践指南

论文给出一份生成差分隐私合成数据的实践指南，覆盖图像、表格、文本和去中心化场景的技术现状。差分隐私合成数据旨在保留源数据的整体趋势，同时为贡献数据的个人提供强隐私保证。文章梳理了相关技术、这些技术提供的隐私保护类型以及各模态的当前做法，并列出生成系统所需的组件，包括敏感数据处理与准备、使用追踪和实证隐私测试。