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带随机噪声的私密瓦石坦距离
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
差分隐私在隐私保护机器学习领域取得显著成果，但现有框架无法满足所有条件，阻碍了更好的结果。提出了Wasserstein差分隐私（WDP），一种用于衡量隐私泄露风险的替代框架，满足对称性和三角不等式。WDP具有13个优秀属性，可作为WDP相较于其他框架更好性能的理论支持。推导了通用隐私计算方法，使WDP可应用于包含子采样的随机梯度下降（SGD）场景。实验证明Wasserstein账户得到的隐私预算相对稳定且不受顺序影响，高估得到有效缓解。
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关键要点
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差分隐私在隐私保护机器学习领域取得显著成果，但现有框架无法满足所有条件。
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提出Wasserstein差分隐私（WDP），作为衡量隐私泄露风险的替代框架，满足对称性和三角不等式。
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WDP具有13个优秀属性，支持其相较于其他框架的更好性能。
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推导出通用隐私计算方法Wasserstein账户，使WDP可应用于包含子采样的随机梯度下降（SGD）场景。
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实验证明Wasserstein账户得到的隐私预算相对稳定且不受顺序影响，高估得到有效缓解。
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