Les recherches d'Olive portent sur des méthodes d'audit des modèles d'apprentissage automatique utilisant la cryptographie pour assurer la confidentialité des renseignements sensibles. Cela renforce la protection de la vie privée des contributeurs de données, préserve la propriété intellectuelle des fournisseurs de services d'apprentissage automatique et instaure des mécanismes de responsabilisation incompatibles avec les obstacles informationnels rencontrés lors du déploiement concret de l'apprentissage automatique. Ses travaux ont été publiés dans des conférences de premier plan en apprentissage machine, en sécurité informatique et en biologie computationnelle.

Olive a obtenu son doctorat en cryptographie appliquée à l'Université Northwestern, une maîtrise en apprentissage automatique et biologie computationnelle à l'Université du Maryland et un baccalauréat en informatique et biologie au Reed College, où elle était récemment professeure invitée avant de se joindre au Vector Institute.