Jun, 2023
随机量化，差分隐私在联邦学习中十分必要
Randomized Quantization is All You Need for Differential Privacy in Federated Learning
Yeojoon Youn, Zihao Hu, Juba Ziani, Jacob Abernethy
TL;DR本研究提出了一种通过量化和差分隐私相结合的联合学习算法 —— Randomized Quantization Mechanism（RQM）, 该算法通过两层随机化达到了 Renyi 差分隐私保护，同时在 DP 联合学习的隐私 - 准确性平衡方面取得了较好的表现，是首次仅通过随机量化而不使用显式离散噪声实现 Renyi DP 保证的研究。