I detta dokument överväger vi problemet med att bevara privatlivet i inlärningsmiljön online. Online-inlärning innebär att man lär sig av data i realtid, så att den lärda modellen och dess resultat också hela tiden förändras. Detta gör det betydligt svårare att bevara integriteten hos varje datapunkt, eftersom dess effekt på den lärda modellen lätt kan spåras genom förändringar i de efterföljande resultaten. Dessutom, med fler och fler online-system (t.ex. sökmotorer som Bing, Google etc.) försöker lära sig sin kunds beteende genom att utnyttja deras tillgång till känsliga kunddata (genom cookies etc), problemet med integritet bevara online-inlärning har också blivit kritisk. Vi studerar problemet i online konvex programmering (OCP) ram-en populär online inlärningsmiljö med flera intressanta teoretiska och praktiska implikationer-medan differential integritet som formell integritet åtgärd. För detta problem, vi destillerar två kritiska attribut som en privat OCP algoritm bör ha för att ge rimlig integritet samt nytta garantier: 1) linjärt minskande känslighet, d.v.s., när nya datapunkter anländer sin effekt på inlärningsmodellen minskar, 2) sub-linjära ånger bundna är en populär godhet / användbarhet mått på en online lärande algoritm. Med tanke på en OCP-algoritm som uppfyller dessa två villkor tillhandahåller vi en allmän ram för att omvandla den givna algoritmen till en integritetsbevarande OCP-algoritm med god (sub-linjär) ånger. Vi illustrerar sedan vårt tillvägagångssätt genom att omvandla två populära online-lärande algoritmer till deras differentialt privata varianter samtidigt som man garanterar sub-linjär ånger (O( ε T )). Därefter anser vi att det speciella fallet med linjära regressionsproblem online, en praktiskt taget viktig klass av inlärningsproblem online, där vi generaliserar en strategi av [13] för att ge en differentialt privat algoritm med bara O(log 1.5 T ) beklagar. Slutligen visar vi att vår online-lärande ram kan användas för att tillhandahålla differentialt privata algoritmer för offline lärande också. För inlärningsproblemet offline, vår strategi får bättre felgränser samt kan hantera större klass av problem än de befintliga state-of-the-art metoder [3].
Jain m.fl. I REF studerades det differentiellt privata centraliserade lärandet på nätet.
Differentially Private Online Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}