本地差分隐私

未来方向包括放松oblivious假设、研究更一般的隐私模型（如本地差分隐私），以及将技术扩展到其他在线学习问题（如bandit反馈）。

随机响应是一种经典的本地差分隐私机制，其基本思想是以一定概率如实回答，以另一概率给出随机答案，从而在个体层面掩盖真实信息。

该研究仍基于BTL模型和线性奖励假设，未来需要扩展到更复杂的偏好模型（如深度神经网络奖励模型）以及更广泛的隐私定义（如本地差分隐私与集中式差分隐私的结合）。