在QQ技术博客中，某技术问题的定义和背景如下：

### 问题定义

凹函数全局优化问题是指寻找定义域上的最优解，使得目标函数的值达到最大或者最小。该问题在优化领域中具有重要意义，广泛应用于机器学习、工程设计和数据分析等领域。

### 背景技术

因为技术的发展，数据隐私保护成为了一个日益重要的问题。在数据发布时，如何确保个人隐私信息不被泄露是一个关键挑战。Dwork提出的差分隐私保护技术成为了一个关键解决方案。该技术通过向数据添加噪声来确保即使拥有完整背景知识的攻击者也无法从公开数据中推断出个人隐私信息。

差分隐私技术的核心思想是在数据中添加适量的噪声，使得个体数据无法被精确识别，同时仍然保留数据的整体统计特性。这种技术在保护隐私的同时，也保证了数据的可用性，因此在数据分析、机器学习等领域得到了广泛应用。

此外，凹函数全局优化问题在实际应用中同样具有重要意义。例如，在机器学习中，优化目标函数的值是提高模型性能的关键步骤。通过解决凹函数全局优化问题，可以找到最优的模型参数，从而提高模型的准确性和泛化能力。

综上所述，QQ技术博客中关于凹函数全局优化问题和差分隐私保护技术的定义和背景，不仅展示了技术的核心思想，也为实际应用提供了理论支持和实践指导。这些技术的研究和应用，有助于推动相关领域的发展，为解决实际问题和提升技术水平提供了有力支持。