Advances in Differential Privacy and Differentially Private Machine Learning

近年来，针对差分隐私（DP）及其各种应用的研究呈现爆炸式增长，包括差分隐私的新变体和计算技术、差分隐私机器学习（DPML）繁荣发展的领域，以及各种公司和组织（如人口普查局）的新实现。最近的大多数调查都集中在差分隐私在特定情境下的应用，如数据发布、特定机器学习任务、非结构化数据分析、位置隐私等。因此，本文旨在填补一个空白，主要讨论差分隐私理论的最新发展，包括新的DP变体，如Renyi DP和Concentrated DP、新的机制和技术，以及差分隐私机器学习的理论发展。此外，本文还讨论了差分隐私在实践中隐私保护机器学习的应用以及一些DP的实际实现。

本论文主要探讨差分隐私的理论发展、新的差分隐私变体以及隐私保护机器学习的应用等方面，填补了当前关于差分隐私理论发展的研究空白。

论文提出了新的差分隐私变体，包括Renyi DP和Concentrated DP，并探讨了在隐私保护机器学习中使用这些变体的可行性。此外，论文还介绍了一些新的机制和技术来提高差分隐私的效率和准确性。

论文详细介绍了差分隐私的理论发展、新的差分隐私变体以及隐私保护机器学习的应用。实验部分使用了一些公开数据集，并提供了代码实现。值得深入研究的是，论文提出的新的差分隐私变体在一些情况下比传统的差分隐私更为有效。

近期的相关研究包括《Differentially Private Federated Learning: A Client Level Perspective》、《Differentially Private Learning with Adaptive Clipping》等。