DPZV：差分隐私垂直联邦学习的资源高效零阶优化

本研究针对垂直联邦学习在扩大大型模型时所面临的隐私风险和低效问题，提出了一种名为DPZV的内存高效零阶优化框架。该框架通过两点梯度估计消除反向传播，显著减少了客户内存使用，同时保证了强隐私保障，提供了在资源受限条件下的隐私效用最佳平衡。