Abstract-Sekretessbevarande distribuerad maskininlärning blir allt viktigare på grund av den senaste snabba tillväxten av data. Denna uppsats fokuserar på en klass av legaliserad empirisk riskminimering maskininlärning problem, och utvecklar två metoder för att ge differential integritet till distribuerade lärande algoritmer över ett nätverk. Vi decentraliserar först inlärningsalgoritmen med hjälp av multiplikatorernas alternerande riktningsmetod, och föreslår metoderna för dualvariabel perturbation och primal variabel perturbation för att ge dynamisk differentialintegritet. De två mekanismerna leder till algoritmer som kan ge integritetsgarantier under milda förhållanden av konvexitet och differentiering av förlustfunktion och regularizer. Vi studerar algoritmernas prestanda och visar att den dubbla variabeln perturbation överträffar sin primära motsvarighet. För att utforma en optimal integritetsmekanism analyserar vi den grundläggande kompromissen mellan integritet och noggrannhet, och ger riktlinjer för att välja sekretessparametrar. Numeriska experiment med hjälp av kundinformation databas utförs för att bekräfta resultaten om integritet och nytta kompromisser och design.
Zhang och Zhu REF föreslog den dubbla variabeln perturbation och primal variabel perturbation för att ge dynamisk differentialintegritet till distribuerade inlärningsalgoritmer över ett nätverk.
Dynamic Differential Privacy for ADMM-Based Distributed Classification Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}