Cross-silo Federated Learning with Record-level Personalized Differential Privacy.
该论文研究了跨孤岛联邦学习（FL）中的记录级个性化差分隐私（DP）问题。现有方法通常假设所有记录具有统一的隐私预算，提供“一刀切”的解决方案，无法满足每条记录特定的隐私需求。作者提出了一个名为rPDP-FL的新型框架，采用两阶段混合采样方案
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← 返回所有主题Towards Personalized Differentially Private Learning for Decentralized Local Graphs
该论文针对分布式环境下局部图数据的隐私保护问题展开研究。随着社交网络、移动应用和边缘计算等场景的普及，图结构数据越来越多地以去中心化方式生成和存储，用户对自身局部图数据拥有控制权。然而，在利用这些数据进行下游学习任务时，节点及其属性常包含敏