该论文研究了在差分隐私约束下，使用e值进行假设检验时的最优速率问题。E值作为一种灵活的工具，近年来在允许任意有效和自适应数据分析中受到广泛关注，其应用常涉及隐私或敏感数据。作者提出了一个核心问题：给定两个分布P和Q，在满足ε-差分隐私的e值检验中，最大化e-power（即检验功效）的最优速率是多少？论文给出了该问题的特征描述，并提出了一个达到最优速率的算法。在序列设置中，当观测值逐个到达且分析师选择何时停止时，作者给出了任何私有e-process的停止时间的匹配上下界。数值实验证实了算法的实用性，在多种序列测试问题和隐私水平下，该算法所需的数据量少于近期提出的DP-SPRT方法。本研究为差分隐私假设检验提供了理论最优性和实用算法，适用于需要隐私保护的统计推断场景。