基于差分隐私的自适应联邦学习隐私保护方案研究.docx

基于差分隐私的自适应联邦学习隐私保护方案研究

目录

基于差分隐私的自适应联邦学习隐私保护方案研究（1）．．．．．．．．．．4

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

背景与相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1差分隐私概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2联邦学习简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.3差分隐私在联邦学习中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.4国内外研究现状及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

基于差分隐私的联邦学习框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.1框架设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.2差分隐私预算分配策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.3数据聚合与隐私保护算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

自适应机制研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1自适应机制的必要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2自适应策略的制定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.3性能评估与优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.2实验方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.3实验结果展示与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.4性能评估指标选取与解释．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

隐私保护效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.1隐私保护效果量化指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.2隐私泄露风险分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.3用户信任度调查与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.2存在问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.3未来研究方向展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

基于差分隐私的自适应联邦学习隐私保护方案研究（2）．．．．．．．．．42

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.2研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

1.3研究内容与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

差分隐私理论概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

2.1差分隐私的定义与原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

2.2差分隐私的数学模型．．．．．．．．．．