差分隐私联邦学习：服务器可信度、估计和统计推理

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该研究论文探讨了分布式环境下维护隐私的差分隐私联邦学习的关键挑战，研究了在差分隐私约束下高维度估计和推断的困难，并提出了针对线性回归模型的新颖联邦估计算法和统计推断的方法。广泛的模拟实验支持了理论上的进展，强调了该方法的有效性和可靠性。

该论文介绍了一个解决数据异构性和隐私保护挑战的联邦迁移学习框架，利用多个异构源数据集的信息增强目标数据集上的学习能力。提出了“联邦差分隐私”的概念，为每个数据集提供隐私保证。研究了一维均值估计、低维线性回归和高维线性回归三个统计问题。展示了联邦差分隐私是介于本地和中央模型差分隐私之间的中间隐私模型。强调了数据异构性和隐私在联邦学习中的基本成本和跨数据集的知识迁移的好处。