Differential Privacy
Bir veri kümesine istatistiksel gürültü ekleyerek bireysel kayıtların gizliliğini matematiksel olarak garanti eden teknik.
Diferansiyel gizlilik, bir veri kümesi üzerinde istatistiksel analiz veya model eğitimi yaparken, sonuçlara matematiksel olarak kalibre edilmiş rastgele gürültü ekleyerek, herhangi bir bireyin verisinin bu veri kümesinde bulunup bulunmadığının sonuçtan anlaşılamamasını garanti eden bir gizlilik çerçevesidir. Bu yaklaşımın gücü, gizliliği bir "en iyi çaba" vaadi olarak değil, kesin, kanıtlanabilir bir matematiksel garanti olarak sunmasında yatar; gürültü miktarı, gizlilik seviyesi ile sonuçların doğruluğu arasında ayarlanabilir bir denge (epsilon parametresi) ile kontrol edilir. Büyük teknoloji şirketleri, kullanıcı davranış istatistiklerini toplarken bireysel kullanıcıların gizliliğini korumak amacıyla diferansiyel gizlilik tekniklerini üretim sistemlerinde aktif olarak kullanmaktadır.