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具有相关噪声的差分隐私在线联邦学习
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种局部差分隐私的联邦学习算法，旨在保护参与者的梯度隐私。通过动态分配噪声方差，优化误差上界，该算法在隐私保护与模型效用之间取得了良好平衡。实验结果表明，该算法在隐私保护和性能方面优于现有方法，验证了其有效性。
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关键要点
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提出了一种局部差分隐私的联邦学习算法，旨在保护参与者的梯度隐私。
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通过动态分配噪声方差，优化误差上界，实现隐私保护与模型效用的平衡。
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实验结果表明，该算法在隐私保护和性能方面优于现有方法，验证了其有效性。
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算法适用于强凸但可能非光滑问题，确保参与者的梯度不被侵犯。
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采用自适应噪声添加技术，根据特征的重要性决定噪声的数值，以提高隐私保护。
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引入新颖的联邦学习框架 FedCEO，通过客户端合作实现隐私保障与模型效用的平衡。
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在不同隐私设置下进行实验，观察到显著的性能提升和严格的隐私保证。
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延伸问答
什么是局部差分隐私的联邦学习算法？
局部差分隐私的联邦学习算法是一种保护参与者梯度隐私的算法，通过添加噪声来保证隐私，同时优化误差上界。
该算法如何平衡隐私保护与模型效用？
该算法通过动态分配噪声方差，优化误差上界，实现隐私保护与模型效用之间的良好平衡。
实验结果如何验证该算法的有效性？
实验结果表明，该算法在隐私保护和性能方面优于现有方法，验证了其有效性。
FedCEO框架的主要特点是什么？
FedCEO框架通过客户端合作实现隐私保障与模型效用的平衡，采用高效的张量低秩近似优化。
自适应噪声添加技术的作用是什么？
自适应噪声添加技术根据特征的重要性决定噪声的数值，以提高隐私保护并减少模型性能损失。
该算法适用于哪些类型的问题？
该算法适用于强凸但可能非光滑的问题，确保参与者的梯度不被侵犯。
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