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值得一提的是，在机器学习领域中，有两类工作，分别是隐私保护分类工作和差分隐私工作，并且它们是互补的。我们的目的是隐藏每个用户的输入数据，直到进入分类阶段，而差分隐私的目的是从敏感的用户的训练数据中构建分类器和模型，泄露了训练数据集中每个个体有限数量的信息。