该论文研究在污水监测数据中保护个体身份隐私的问题。污水监测广泛应用于公共卫生领域，如检测药物滥用或传染病爆发，但原始数据可能包含可追溯至个人的敏感信息（例如特定社区的用药模式）。作者提出结合统计隐私技术和差分隐私（Differential Privacy）的方法，对污水数据进行匿名化处理，确保在发布聚合统计信息时，无法反推出单个个体的贡献。具体方法可能包括对数据添加可控噪声或使用k-匿名等统计去标识化技术，并在隐私预算（ε）的约束下进行优化。实验部分通过真实或合成的污水数据集验证了所提方法在隐私保护强度与数据效用之间的平衡。结果表明，该方法能够显著降低重识别风险，同时保留用于流行病学分析的关键趋势。该工作为公共卫生数据共享提供了实用的隐私保障框架。