差分隐私的数据代码资源还挺香的，尤其是你关注数据安全、要搞数据发布的时候，简直就是刚需。

Google、Apple 早早就把差分隐私塞进了自家产品里，这玩意不是纸上谈兵。你要做数据挖掘，还得考虑用户隐私？那这份资源可以好好看下，涵盖了集中式模型到本地模型的技术路径，挺系统。

里面提到了像随机响应、BloomFilter、还有统计推断这些，你平时做众包数据时肯定能用得上，概念不绕，代码思路也清晰。像MapReduce环境下的差分隐私 K-means 实现也有，做大数据的兄弟可以直接上。

建议你优先看看那篇 MapReduce 环境下支持差分隐私的 k-means 聚类方法，不光有思路，代码实现也还不错，响应也快。

如果你最近正好在用MATLAB或SPSS做建模，那另外几篇文章也别错过，比如 差分方程模型 MATLAB 代码 和 SPSS 推断性统计教程，直接套公式都行。

哦对了，记得别直接复制粘贴代码，改动下参数，不然隐私保护也不一定靠谱哈。