中文摘要：

差分隐私保护是近几年发展起来的一种新的隐私保护技术，当攻击者试图推断出攻击对象的真实信息，差分隐私算法告诉攻击者无论提交什么样的查询，无论攻击者提交多少次查询，这个攻击对象在或者不在这个数据集，差分隐私算法返回的查询结果差别不大。差分隐私保护技术隐藏了数据集真实的数据分布，提供了很强的隐私保护力度。但是，目前，还不清楚差分隐私到底提供了多强的隐私保护力度以及如何去度量差分隐私的数据可用性。有鉴于此，本项目重点研究差分隐私保护技术的性质及其应用, 拟解决差分隐私保护的力度，同时研究差分隐私保护的可用性度量模型，之后，可以找到差分隐私的数据可用性与隐私保护力度二者之间的最佳平衡点，为差分隐私技术应用提供参考。此外，拟将差分隐私应用到云计算和移动对象的隐私保护查询。