差分隐私DP与匿名化数据处理实践

概述差分隐私通过在统计结果中加入噪声保护个体信息，匿名化与假名化在数据处理链路中降低风险。本文提供隐私预算、噪声机制与验证方法。隐私预算与参数（已验证）ε/δ：设定隐私强度与失败概率；预算分配：按查询/任务分配预算，累计消耗；访问控制：限制高风险查询。噪声机制拉普拉斯/高斯机制：根据敏感度与 ε 添加噪声；敏感度：定义查询的最大影响；聚合与采样：对高基数场景先采样再加噪。匿名化与假名化移除直接标识符；假名化：令牌化替代标识符；关联风险：评估可重识别风险与改进。示例（片段）epsilon=1.0, delta=1e-5 sensitivity=1 noise = Laplace(0, sensitivity/epsilon) 验证与评估指标：隐私损耗、准确度偏差与实用性；A/B 对比：无噪声与加噪版本的业务影响；合规审计：记录预算与查询；常见误区ε 设置过小导致可用性差；过大导致隐私风险；仅移除标识符但未评估关联重识别风险；结语以隐私预算与噪声机制为核心，结合匿名化与假名化与合规治理，并以验证与评估，差分隐私可在生产中实现可用与可控的隐私保护。