差分隐私线性模型在高维数据上的综述

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通过综合评估不同的优化方法，本研究对高维度差分隐私线性模型的优化方法进行了广泛的回顾，并表明稳健且坐标优化的算法表现最佳，从而为未来的研究提供了重要参考。

通过差分隐私和稳定学习理论的连接，提出了一种更好的隐私/实用性权衡方法，以获得更准确的医疗数据模型。然而，改进后的隐私机制容易受到模型反演攻击的影响。

医疗数据模型 差分隐私 模型反演攻击 稳定学习理论 隐私/实用性权衡方法
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