用途：本技能讲解如何把差分隐私（DP）落地到生产系统，为发布统计数据提供可证明的隐私保护，使计算结果不显著依赖任何单个个体的数据。
主要能力：介绍(ε,δ)-差分隐私定义、全局/局部敏感度；给出按场景选取ε的参考区间（如人口普查0.1–1.0、医疗0.5–2.0、位置1.0–3.0、产品分析1.0–5.0、A/B测试2.0–8.0、聚合报告0.5–3.0）及影响因素；提供噪声机制代码：拉普拉斯机制（纯ε-DP）、高斯机制（解析校准，(ε,δ)-DP）、指数机制（非数值输出）、随机响应（本地DP，含比例估计与偏差校正）；给出隐私预算管理器实现，支持basic、advanced、RDP组合，含预算请求、剩余预算与使用报告。
组合定理：basic（ε、δ相加）、advanced（ε'=sqrt(2k·ln(1/δ'))·ε+k·ε·(e^ε−1)）、RDP与Moments Accountant（用于DP-SGD等迭代机制）。
部署模式：集中式DP分析流水线（含敏感度校准、预算管理、审计日志）、本地DP采集（客户端随机化+估计器）、DP-SGD模型训练（泊松采样、梯度裁剪C、加噪σ·C、隐私记账）。还列出MAE、相对误差、覆盖率、效用比等效用度量。
适用场景与限制：适用于统计发布、分析查询、模型训练等需量化隐私损失的工程场景；ε越低隐私越强、效用越低，需在合规与业务精度间取舍。文中代码为示例，未提供安装命令、依赖版本、性能数据或具体合规认证，实际落地需结合参考文献与开源库（Google Differential Privacy、OpenDP、Opacus、TensorFlow Privacy）自行验证。