差分隐私保护下梯度扰动与交替极小化算法的深度剖析与实践探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，数据已然成为驱动各行业发展的关键要素。从互联网企业对用户行为数据的收集分析，以实现精准的广告推送与个性化服务；到金融机构依据客户的财务数据进行风险评估和信贷决策；再到医疗领域依靠患者的健康数据开展疾病诊断与研究，数据的价值在各个领域中均得到了淋漓尽致的体现。然而，随着数据量的爆发式增长以及数据应用场景的日益广泛，数据隐私保护问题愈发凸显，成为了制约数据产业健康发展的重要瓶颈。

数据隐私泄露事件频频发生，给个人、企业和社会都带来了巨大的负面影响。对于个人而言，隐私泄露可能导致身