局部差分隐私下的最小最大最优两样本检验

本研究解决了在局部差分隐私(LDP)条件下，隐私与统计效用之间的权衡，提出了针对多项式和连续数据的私密排列检验方法。我们发现，提出的方法能够严格控制类型I错误，并在LDP约束下达到最小最大分离率，揭示了私密检验中隐私与效用之间的固有权衡。