本研究探讨了在隐私约束下上下文学习的可行性，提出了一种差分隐私预训练算法，并分析了优化与隐私噪声之间的矛盾，展示了该方法在干扰下的鲁棒性。

本文介绍了两种隐私约束下的分散式多任务学习方法。第一种方法是将深度变分自动编码器与协作字典学习框架结合，用于异常检测。第二种方法是对使用协作字典学习训练的模型在外部共享时的数据隐私泄漏进行数学分析，并提出了一个度量标准用于监测学习过程中的内部隐私泄漏。