随着越来越多的产品和服务围绕着用户的数据建立起来,大数据时代为人们带来了个性化的服务和智能化的生活方式。但是在数据收集、使用以及发布的过程中难免会泄露用户的隐私。作为一种新型的隐私保护方法,差分隐私不仅可以抵抗任意的背景知识攻击,而且能够以严谨且高效的方法来证明其隐私保护水平,是目前隐私保护领域的研究热点。PINQ平台是最早结合差分隐私的数据分析平台,能够为底层数据集提供强大的安全保证。因此本文选取PINQ平台进行研究,设计并实现了一个基于PINQ的差分隐私数据发布系统,旨在解决数据发布与隐私保护之间的平衡性问题。首先,本文对差分隐私产生的背景、研究现状和隐私保护领域的相关方法进行了概述,并对差分隐私的相关概念和性质进行了阐述。随后详细分析了实现差分隐私的机制:拉普拉斯机制和指数机制,然后对应用差分隐私的平台和框架进行了总结。其次,本文对PINQ平台进行源码分析,详细介绍了各个聚合方法的实现,对其主要功能模块以及调用关系做了详细解析。随后概述了 PINQ平台中存在的缺陷并提出了相应的解决方式。由于平台中提供的原均值方法Noisy Average并不能提供完全的差分隐私保证,本文对其源码进行改进弥补了这一缺陷,最后使用指数机制设计了满足差分隐私的众数方法NoisyMode,以对平台的聚合方法进行完善补充。最后,本文设计并实现了基于PINQ的差分隐私数据发布系统。通过需求分析和概要设计,将该系统划分为用户管理、数据集管理、数据处理和数据发布共4个模块,并针对每个模块进行了详细设计,使用SpringBoot+Vue.js技术栈完成了系统的开发。本文旨在通过该系统打破数据分享与数据分析之间的壁垒,提供一个安全的数据分享与分析平台。