Dithered Gaussian Mechanism for Randomness-Efficient Differential Privacy
本文提出了一种新的差分隐私（DP）机制——抖动高斯机制（Dithered Gaussian Mechanism），作为传统离散高斯机制的替代方案。与离散高斯机制直接离散化噪声分布不同，抖动高斯机制通过后处理高斯机制来离散化私有输出，从而直接
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本文研究持续观察下私有化发布k维向量更新的问题。初始向量为零向量，在时间点t_i上通过添加x^{(i)}进行更新，其中t_i∈[T]，x^{(i)}在k维单位球B_k内。两个数据集被认为是相邻的，如果它们的对称差大小不超过1。持续发布需要在
Mind the Gap: Mixtures of Gaussians in Approximate Differential Privacy
本文针对满足 (ε, δ)-差分隐私的标量实值查询函数，设计了一类加性噪声机制，特别关注中低隐私保护水平（即ε较大或δ较宽松）的场景。作者提出的“混合机制”（mixture mechanisms）通过混合多个高斯分布来构造噪声分布，这些高斯