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大數據時代信息技術不斷發展，個人信息的隱私問題越來越受到關注，如何在數據發布和分析的同時保證其中的個人敏感信息不被泄露是當前面臨的重大挑戰，中心化差分隱私保護技術建立在可信第三方數據收集者的假設基礎上，然而該假設在現實中不一定成立，基于此提出的本地化差分隱私作為一種新的隱私保護模型，具有強隱私保護性，不僅可以抵御具有任意背景知識的攻擊者，而且能夠防止來自不可信第三方的隱私攻擊，對敏感信息提供了更全面的保護，介紹了本地化差分隱私的原理與特性，總結和歸納了該技術的當前研究工作，重點闡述了該技術的研究熱點：本地化差分隱私下的頻數統計、均值統計以及滿足本地化差分隱私的擾動機制設計，在對已有技術深入對比分析的基礎上，指出了本地化差分隱私保護技術的未來研究挑戰。
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