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2021 年 4 月 5 日
Rejoinder: Gaussian Differential Privacy
翻译：第二次答辩:高斯差异隐私权
Jinshuo Dong,Aaron Roth,Weijie J. Su
Jinshuo Dong,Aaron Roth,Weijie J. Su
from arxiv, Rejoinder to discussions on Gaussian Differential Privacy, read to the Royal Statistical Society in December 2020

In this rejoinder, we aim to address two broad issues that cover most comments made in the discussion. First, we discuss some theoretical aspects of our work and comment on how this work might impact the theoretical foundation of privacy-preserving data analysis. Taking a practical viewpoint, we next discuss how f-differential privacy (f-DP) and Gaussian differential privacy (GDP) can make a difference in a range of applications.


翻译：在本次第二次答辩中,我们的目标是解决两个广泛的问题,涵盖讨论中的大多数评论。 首先,我们讨论我们工作的一些理论方面,并评论这项工作如何影响隐私保护数据分析的理论基础。 从实际观点看,我们接下来讨论差异隐私(f-DP)和高斯差异隐私(Gaussian difficult Privacy)如何在一系列应用中发挥作用。
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