美國國家標準與技術研究所的差分隱私使用指南已更新，使隱私保護技術更易於應用。這反過來將使數據分析能夠應用於更多包含機密信息的數據庫。
NIST 表示，該技術本身相對成熟，但缺乏易於採用和使用的標準。
因此，NIST 的更新差異隱私保證評估指南（NIST 特別出版物 800-226）。
差分隱私（DP）是一種通過添加隨機“噪聲”來模糊數據集中個人身份的方法，同時保留數據庫作為統計信息來源的效用。噪聲具有消除數據集中個體身份的效果。
該技術是作為隱私保護工具，可以。
NIST 分享的視頻給出了報告醫療危機的緊急呼叫的示例。如果通過數據分析發現一系列類似的醫療危機，就可以找出原因，也許可以挽救生命。但該通話包含大量個人身份信息 (PII)，即使編輯最明顯的數據點（例如個人姓名和確切地址）也可能不足以防止個人身份被重新識別。這就是 DP 添加的噪聲的來源。
NIST 的指南旨在幫助組織評估 DP 供應商的聲明。它們最初於 2023 年 12 月以草案形式發布，並已進行更新以方便使用。
該指南的合著者、NIST 科學家加里·豪沃斯 (Gary Howarth) 表示，此次更新使語言更加精確、更加明確，以幫助決策者“更清楚地理解 DP 固有的權衡，並有助於理解 DP 主張的含義。”
該指南並不是該主題的完整入門讀物，但包含一個閱讀清單，可幫助從業者提高對 DP 工作原理的理解。
“DP 存在很多灰色地帶，”Howarth 說。 “如何平衡隱私與實用性並沒有簡單的答案。每次將 DP 應用於數據時，您都必須回答這個問題。本出版物可以幫助您駕馭這個空間。”
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