Geometric Data Perturbation with Noisy-Anchor Alignment for Privacy-Preserving Collaborative Learning

本文研究隐私保护的协作学习场景。在GDP框架下，各参与方对私有数据应用距离保持变换，仅上传变换后的表示给中央分析者，以实现一次性协作学习。然而，在分析者与部分参与方共谋时，分析者可利用共谋者披露的数据与变换，结合所有上传表示，尝试恢复非共谋

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR