[Paper] Does Training with Synthetic Data Truly Protect Privacy?

差分隐私是一个数据共享手段，可以实现仅分享可以描述数据库的一些统计特征、而不公开具体到个人的信息。其背后的直观想法是：如果随机修改数据库中的一个记录造成的影响足够小，求得的统计特征就不能被用来反推出单一记录的内容；这一特性可以被用来保护隐私。