该论文聚焦临床脑电图（EEG）数据的隐私保护与可用性权衡问题。研究背景是：临床 EEG 记录及其衍生特征对医疗健康研究和基于人工智能的临床决策支持系统开发具有重要价值，但其中可能包含患者特异性的敏感信息，在数据复用、分析以及跨临床与科研环境共享时会产生重识别、关联和推断风险。作者指出，传统匿名化方法（如删除姓名、病历号等直接标识符）对高维生物医学信号往往不够充分，因为间接标识仍可导致重识别；而另一方面，过强的隐私保护会扭曲对临床有意义的信号特征，降低数据可用性。 核心方法上，论文提出针对受试者级（subject-level）差分隐私的 EEG 衍生特征表示保护框架，采用高斯（Gaussian）与拉普拉斯（Laplace）两种扰动机制。处理流程为：先进行 EEG 预处理与特征提取，得到患者级特征表示，再对其施加噪声扰动。框架覆盖三种部署场景：客户端侧匿名化、集中式服务器端匿名化，以及去中心化的本地训练（可理解为联邦式场景）。 实验与评估方面，论文针对拉普拉斯机制评估了实际实现的噪声尺度，而满足形式化全向量隐私校准所需的噪声尺度则另行推导。作者使用统计效用度量与下游机器学习任务的效用检验来评估两种扰动的影响。结论显示，差分隐私扰动能够被集成进 EEG 处理工作流，但所选择的机制、隐私参数以及敏感度校准方式会强烈影响数据效用；同时也揭示了在样本量小、类别不平衡的临床 EEG 数据集上维持下游任务效用的现实困难。 该研究适合医疗 AI、隐私增强技术（PET）、联邦学习与临床数据平台方向的研究者和工程师阅读，属于方法探索与工程可行性验证性质的案例研究。