选择偏差下的差分隐私可靠评估

针对差分隐私审计中因成员推理攻击（MIA）引入选择偏差导致隐私泄露下界被高估的问题，研究人员采用统计学工具纠正了该偏差。对既往审计实现的重新分析表明，若不进行统计纠偏，审计违反理论上限的频率最高可达其声称置信水平的 4 倍；纠偏后得到的下界在统计上有效，违规率不再超过名义比率。