JAIR

How to DP-fy Your Data: A Practical Guide to Generating Synthetic Data With Differential Privacy

如何让你的数据实现差分隐私：使用差分隐私生成合成数据的实用指南

Natalia Ponomareva, Zheng Xu, H. Brendan McMahan, Peter Kairouz, Lucas Rosenblatt, Vincent Cohen-Addad, Cristóbal Guzmán, Ryan McKenna, Galen Andrew, Alex Bie, Da Yu, Alex Kurakin, Morteza Zadimoghaddam, Sergei Vassilvitskii, Andreas Terzis

机构 * Google Research USA（谷歌DeepMind） ； NYU Work done at Google as part of student researcher engagement New York NY USA ； Google Research New York NY USA ； Institute for Mathematical ； Computational Engineering, Faculty of Mathematics ； School of Engineering, Pontificia Universidad Cat\'olica de Chile Santiago Chile ； Google DeepMind Mountain View CA USA ； Google Research ； School of Engineering, Pontificia Universidad Cat\'olica de Chile ； Google DeepMind 纠错

AI总结 研究如何利用差分隐私生成合成数据，探讨相关技术、保护类型及不同模态进展，概述系统组件，旨在推动差分隐私合成数据应用，促进研究并增强信任。

Journal ref JAIR 2026, vol. 86 JAIR, Vol. 86