分布式优化和学习中的隐私保护方法进行了综述，介绍了密码学、差分隐私等技术，并提出利用差分隐私算法来确保隐私和优化准确性，在多个机器学习问题中得到实际应用验证。同时探讨了该研究领域的挑战和未来方向。

Feb, 2024

本文利用分布式鲁棒优化技术，开发了一种机制设计模型，以实现最高准确度和隐私预选级别的非渐近和无条件最优性保证。

Apr, 2023

本文研究带有隐私限制的分布式优化问题，即私有分布式优化（PDOP）问题，提出了一类迭代算法来解决该问题，并达到了差分隐私和优化值的收敛，同时分析了算法的准确性和隐私水平与参数之间的关系。

Jan, 2014

本论文利用差分隐私算法对分布式和流数据进行分析，通过学习全局数据模型并保障差分隐私，提出了三种分布式学习贝叶斯网络模型的新方法，并针对流数据中的用户密度估计问题，提供了用户级别的隐私保护算法和改进策略。

Jul, 2023

该论文提出了一种针对分布式在线学习的隐私保护算法，在保证微分隐私的同时提高算法的学习准确率，并采用本地微分隐私算法框架来避免对数据收集方的信任，有效地对包括逻辑回归和基于 CNN 的图像分类等任务进行了测试。

Jun, 2023

本研究提出了一种基于梯度追踪的本地差分隐私分布式在线学习算法，通过确保严格的本地差分隐私，该算法在均方意义下收敛于精确的最优解，即使在迭代次数趋向无穷的情况下，累积隐私预算也是有限的。在实验中，该算法在多个基准机器学习应用中表现良好，并且在训练和测试准确性方面均优于现有的对应方法。

Oct, 2023

本文提出了一种新型的分布式在线学习算法，并采用差分隐私来保护学习者的隐私。通过使用在线学习的遗憾界，实现离线学习算法的快速收敛。在模拟中，证明了我们所提出的定理的正确性和算法的普适性。

May, 2015

本研究提出了一种基于不同隐私的分散式深度学习方法，该方法对协作学习的数据进行隐私保护，保障节点之间数据的安全交换。实验结果表明，在稀疏图和不均匀数据分布下，不同隐私梯度跟踪具有抗干扰性，并且可在不向其他代理共享原始数据的情况下学习高准确性模型。

Jun, 2023

本文研究了分布式估计和学习问题。利用线性聚合方案和调整的随机化方案，通过交换信息，聚合数据并在保护个体隐私的前提下估计未知特征值。通过对一些例子的验证，证明该算法的高效性和性能保障。

Jun, 2023

该文探讨了在深度学习模型中如何保护训练数据的隐私，比较了不同优化方法对模型性能、训练效果和隐私攻击的影响，并确定了 dropout 和 l2 正则化作为较优秀的隐私保护方法。

Sep, 2022