加权傅立叶分解：用于差分隐私边缘和乘积查询的最优高斯噪声

这篇文章来自ArXiv，很可能提出了一种新的差分隐私数据分析方法。标题表明重点是优化高斯噪声的添加，这是一种实现差分隐私的常用技术，应用于边缘和乘积查询的背景下。“加权傅立叶分解”的使用表明可能存在一个复杂的数学框架。这项研究的目标可能是通过在保持隐私保证的同时，最大限度地减少添加的噪声，从而提高私有数据分析的准确性和实用性。

• •专注于差分隐私数据分析。
• •使用加权傅立叶分解。
• •优化用于边缘和乘积查询的高斯噪声。
• •旨在在保持隐私的同时提高准确性和实用性。