将异常检测外包给第三方可以允许数据所有者克服资源限制（例如，在轻量级的IoT设备中），促进协作分析（例如，分布式或多方场景下的分布式或多方场景），并受益于较低的成本和专业知识（例如托管安全服务提供商）。尽管有这样的好处，但数据所有者可能会不愿外包异常检测而没有足够的隐私保护。为此，大多数现有的隐私解决方案将面临新的挑战，即保留隐私通常需要消除或减少数据条目之间的差异，而异常检测严重取决于该差异。最近，在本地分析设置下，通过将差异隐私（DP）保证的重点从“全部”到“良性”条目移动，这一冲突是在本地分析设置下解决的。在本文中，我们观察到这种方法不直接适用于外包设置，因为数据所有者在外包之前不知道哪些条目是“良性”的，因此无法选择地将DP应用于数据条目。因此，我们提出了一种新型的迭代解决方案，使数据所有者逐渐“脱离”良性条目的异常条目，以便第三方分析师可以通过足够的DP保证产生准确的异常结果。我们设计并实施了我们对异常检测（DPOAD）框架的差异私人外包，并通过从不同应用域中的真实数据进行实验，证明了其比基线拉普拉斯和无止痛机制的好处。
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