差分隐私预算（Privacy Budget）是差分隐私技术中的核心概念，指在数据查询过程中为保护个体隐私而设定的隐私损失上限，通常用ε（epsilon）表示。它量化了从数据集中提取信息时可能泄露的个人敏感信息的最大程度，较小的ε值代表更强的隐私保护但数据实用性较低，较大的ε值则允许更高的数据精度但隐私保护较弱。在差分隐私框架下，每个查询会消耗一定的预算，当预算耗尽后，系统将阻止进一步查询以避免累积隐私泄露风险。
在AI产品开发的实际落地中，差分隐私预算被广泛应用于保护用户数据隐私，例如在推荐系统、医疗AI或金融分析工具中。通过合理设置和动态管理预算，开发者能在提供个性化服务的同时遵守GDPR等隐私法规，有效平衡数据实用性与隐私安全，从而增强用户信任并降低合规风险。
延伸阅读推荐：Cynthia Dwork 和 Aaron Roth 的著作《The Algorithmic Foundations of Differential Privacy》，该书系统阐述了差分隐私的理论基础和实践方法。
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