Abstract-I detta arbete, föreslår vi en ny ram för integritetsbevarande klient-distributed maskininlärning. Det motiveras av önskan att uppnå olika integritetsgarantier i den lokala modellen av integritet på ett sätt som uppfyller alla system begränsningar med asynkron klient-server kommunikation och ger attraktiva modell lärande egenskaper. Vi kallar det "Draw och Kassera" eftersom det bygger på slumpmässig provtagning av modeller för lastfördelning (skalbarhet), som också ger ytterligare skydd på serversidan integritet och förbättrad modellkvalitet genom genomsnitt. Vi presenterar mekaniken hos klient- och serverkomponenterna i "Draw and Discard" och visar hur ramverket kan tillämpas på att lära sig Generalized Linear-modeller. Vi analyserar sedan de integritetsgarantier som tillhandahålls av vår strategi mot flera typer av motståndare och visar upp experimentella resultat som ger bevis för ramverkets genomförbarhet i praktiska driftsättningar. Vi tror att vårt ramverk är den första distribuerade maskininlärningsmetod som fungerar i den lokala integritetsmodellen.
En annan klient-server maskininlärning ram föreslås för att lära sig Generalized Linjär modeller REF, där servern samtidigt levererar modellerna till de distribuerade klienterna och ber om parameteruppdatering.
Differentially-Private"Draw and Discard"Machine Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}