本篇论文研究了解决上下文线性赌博机问题的隐私学习算法，其中采用联合差分隐私的定义将经典的线性-UCB算法转换成联合差分隐私算法，并在其中使用高斯噪声或Wishart噪声，使结果算法的遗憾得到了限制。此外，还给出了任何MAB问题私有算法必须产生的额外遗憾的第一个下限。

Sep, 2018

探讨平衡标准误差和隐私保护之间的关系，提出了最小化极限风险下的差分隐私约束的算法，包括隐私迭代硬阈值追踪，以及在实际数据集中表现出的数值表现。

Feb, 2019

本文研究了具有差分隐私和强局部差分隐私的组合半臂赌博问题，证明了在常见平滑性假设下，该算法可以消除额外的依赖于数据维度的副作用，并且获得了最优的损失界限，表明在这些普遍的设置下，组合半臂赌博的方法没有额外的价格。

Jun, 2020

研究高维稀疏特征的随机线性臂模型中，在数据匮乏的情况下，特征向量遵守固定的探测分布，通过探索然后提交算法，得到了 $Ω(n^{2/3})$ 的无维度极小遗憾下界和 $Θ(n^{2/3})$ 的上界。

Nov, 2020

随机洗牌可显著提高局部随机化数据的差分隐私保证，我们提出了一种基于新方法的差分隐私算法，其具有渐近最优的依赖性，应用于洗牌模型中的频率估计，是简单且近乎最优的算法。

Dec, 2020

本文介绍了使用本地差分隐私的情境赌博算法，为了在保持用户数据隐私不受侵犯的情况下个性化学习，利用了一种基于随机梯度下降法的估计器和更新机制来确保使用LDP，并且在广义线性情境中利用了该方法。我们还开发了一个基于最小二乘法的评估器和更新机制，最后通过模拟和实际数据集的实验来证明了算法的性能在强隐私保护的条件下具有相当好的表现。

Jun, 2021

研究了使用差分隐私保护的在线随机凸优化问题，提出了一种具有递归梯度的私有在线Frank-Wolfe算法，可在线性时间内实现最优超额风险，并证明递归梯度的方差缩减结果在非平稳场景下也有理论保证。同时，该算法也被扩展到p=1的情况，可实现几乎与维度无关的超额风险。

Jun, 2022

本研究使用对数批量查询和不同的隐私模型提出不同关于武断攻击的差分隐私和鲁棒性阿姆淘汰算法，实现同时在随机线性医生问题中提供差分隐私和对手强度的功能，并提供相应的遗憾界限。

Apr, 2023

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

我们考虑高维度的随机情景线性赌博问题，在参数向量是$s_{0}$-稀疏的情况下，决策者受到差分隐私在中心模型和本地模型下的约束。我们提出了PrivateLASSO，一种差分隐私的LASSO赌博算法，它基于两个子例程：(i)基于稀疏硬阈值的隐私机制和(ii)用于识别参数$ heta$支撑集的时序阈值规则。我们证明了最小化差分隐私的下界，并在标准假设下为PrivateLASSO在中心模型下建立了隐私和效用保证。

Feb, 2024