A Maximum Entropy Implementation of Differential Privacy Under Linear Invariants
本文针对差分隐私（Differential Privacy, DP）在实际部署中必须满足的聚合约束（也称为不变性）问题，提出了一种基于最大熵的差分隐私实现方法。在标准的差分隐私机制中，通常通过向查询结果添加独立的高斯或拉普拉斯噪声来保护个体
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