跨领域的联邦学习与基于记录的个性化差分隐私

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

我们探索了记录级个性化差分隐私的跨域 FL 的未知领域，提出了一个名为 rPDP-FL 的新框架，采用两阶段混合抽样方案，通过客户端级别和非均匀记录级别抽样来满足不同的隐私需求。我们介绍了一个名为 Simulation-CurveFitting 的多功能解决方案，通过揭示 q 和 ε...

介绍了rPDP-FL框架，用于跨域FL的个性化差分隐私记录。采用两阶段混合抽样方案满足不同隐私需求。提出了Simulation-CurveFitting解决方案，解决了q和ε之间的非线性相关性。评估结果显示，该解决方案相比基线有显著性能提升。

Simulation-CurveFitting rPDP-FL 个性化差分隐私 混合抽样方案 联邦学习 跨域FL
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