Local Differential Privacy with Correlated Noise Achieves Central-DP Optimal Cost

本文研究在诚实但好奇的服务器场景下，通过本地差分隐私（LDP）对 n 个用户持有的数值进行私有求和估计。传统上，本地差分隐私要求每个用户独立添加噪声，导致估计精度远低于集中式差分隐私（CDP）——后者在汇总数据后统一添加噪声。本文证明这一精

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR