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过去 10 年，可供研究人员和公众使用的数据集激增。这些数据集已使用各种统计和机器学习方法进行分析，得出了许多有用的见解，这些见解反过来又有助于制定公共政策并影响其他大规模决策过程。然而，许多数据集的发布都存在一定的风险，因为它们可能包含有关个人的潜在敏感信息。美国国家标准与技术研究所 (NIST) 技术说明 1917 公共安全分析研究与开发 (R&D) 路线图特别指出“监控专有或个人公民数据可能会引发隐私问题”，并认识到数据隐私保障是发展公共安全分析能力的关键条件。[1]
挑战设计和从 2018 年差异隐私挑战中吸取的教训
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