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Differential privacy - Wikipedia
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Differential privacy (DP) is a mathematically rigorous framework for releasing statistical inform... Differential privacy (DP) is a mathematically rigorous framework for releasing statistical information about datasets while protecting the privacy of individual data subjects. It enables a data holder to share aggregate patterns of the group while limiting information that is leaked about specific individuals.[1][2] This is done by injecting carefully calibrated noise into statistical computations