已更新了美國國家標準和技術研究所的差異隱私指南，以使隱私保護技術更容易應用。反過來，這將使數據分析能夠應用於包含機密信息的更多數據庫。
NIST說，該技術本身相對成熟，但缺乏可以製定的標準很容易採用和使用。
因此，更新了NIST評估差異隱私保證的指南（NIST特別出版物800-226）。
通過添加隨機的“噪聲”，差異隱私（DP）是一種掩蓋數據集中個體身份的方法，同時保留數據庫作為統計信息的來源。噪聲具有在數據集中取消識別個體的效果。
該技術是作為隱私保護工具，可以。
NIST共享的視頻舉例說明了緊急電話，其中報告了醫療危機。如果通過數據分析發現了一系列類似的醫療危機，則可以確定原因，也許可以挽救生命。但是該呼叫包含一大堆個人身份信息（PII），甚至還要刪除最明顯的數據點（例如個人的名稱和確切地址）可能不足以防止重新識別個人。這是DP添加的噪聲的地方。
NIST的指南旨在幫助組織評估DP供應商的索賠。它們最初是在2023年12月以草稿形式發布的，並已更新以易用。
NIST科學家加里·霍華斯（Gary Howarth）合著了該準則，他說，該更新使該語言更加精確，更不明顯，以幫助決策者“更清楚地了解DP固有的權衡，並可以幫助理解DP的主張含義。”
該指南不是關於該主題的完整入門，而是包括閱讀清單，以幫助從業者提高對DP的工作方式的理解。
“有了DP，有許多灰色區域，”霍華斯說。 “對於如何將隱私與有用性之間的平衡沒有簡單的答案。您必須回答每次將DP應用於數據時。此出版物可以幫助您瀏覽該空間。”
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