差分隐私考量（如适用）

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参考文献

The Algorithmic Foundations of Differential Privacy, Cynthia Dwork and Aaron Roth, 2014 (Foundations and Trends in Theoretical Computer Science) DOI: 10.1561/0400000042 - 这本关于差分隐私的权威专著涵盖了其正式定义、机制、组合定理和隐私保证，是理解该主题的基础文本。
Deep Learning with Differential Privacy, Martín Abadi, Andy Chu, Ian Goodfellow, H. Brendan McMahan, Ilya Mironov, Kunal Talwar, and Li Zhang, 2016 Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (Association for Computing Machinery (ACM)) DOI: 10.1145/2976749.2978318 - 介绍了差分隐私随机梯度下降（DP-SGD），这是使用差分隐私训练机器学习模型的基本技术，与深度学习合成数据生成高度相关。
Verifying Differential Privacy of Complex Programs, Xi Li, Yuan Sun, Ninghui Li, 2021 30th USENIX Security Symposium (USENIX Security 21) (USENIX Association) DOI: 10.5555/3506169.3506381 - 该论文探讨了在复杂软件程序中验证差分隐私保证的实际挑战，提供了算法分析和实现审计技术方面的见解。