差异隐私联邦学习：系统综述

《ACM Computing Surveys》：Differentially Private Federated Learning: A Systematic Review

差分隐私联邦学习系统综述填补了现有研究在模型分类和隐私保护对象方面的空白，提出基于定义与保证的新分类法，并探讨其应用场景。

　　

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摘要

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近年来，机器学习中的隐私和安全问题使得可信的联邦学习成为研究的热点。差分隐私由于其严格的数学基础和可证明的保障机制，已成为联邦学习中隐私保护的事实标准。尽管在联邦学习中融入差分隐私的算法方面已经进行了大量研究，但系统性地对这类研究进行分类和综合的综述仍然明显不足。

我们的工作提供了差分隐私联邦学习的系统概述。现有的分类体系未能充分考虑到各种差分隐私模型在联邦学习中保护的对象及其隐私保护程度。为弥补这一空白，我们根据各种差分隐私模型的定义和保障机制以及联邦学习场景，提出了一种新的分类体系。我们的分类方法能够清晰地划分不同差分隐私模型在联邦学习环境中保护的对象及其相应的隐私保护级别。此外，我们还探讨了差分隐私在联邦学习场景中的应用。我们的工作为保护隐私的联邦学习提供了宝贵的见解，并为未来的研究指明了实际方向。

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