【摘 要】
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随着信息技术的飞速发展,各个领域都收集到了海量高维的敏感数据.这些数据通常以分布式方式存储,如何从这些数据中提取有用的信息并且保护个人隐私成为了统计学、信息科学以及计算机科学等诸多领域关注的热点.现存的分布式算法并不具备保护个人隐私的能力.因此,开展具备隐私保护能力的分布式算法研究具有重要的意义.本学位论文聚焦于基于差分隐私的分布式算法研究,具体地:（1）关注分布式存储的组结构数据隐私保护问题,开
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随着信息技术的飞速发展,各个领域都收集到了海量高维的敏感数据.这些数据通常以分布式方式存储,如何从这些数据中提取有用的信息并且保护个人隐私成为了统计学、信息科学以及计算机科学等诸多领域关注的热点.现存的分布式算法并不具备保护个人隐私的能力.因此,开展具备隐私保护能力的分布式算法研究具有重要的意义.本学位论文聚焦于基于差分隐私的分布式算法研究,具体地:（1）关注分布式存储的组结构数据隐私保护问题,开展满足差分隐私的分布式组变量选择研究.首先基于交替方向乘子法（ADMM）,提出分布式Logistic组变量选择算法.进一步,为了防止计算机信息交互过程中可能产生的隐私泄露,提出分布式Logistic随机响应组变量选择算法,并证明算法满足差分隐私.实验表明,所提算法可有效处理组结构分类数据并保护其隐私.（2）在给定的假设条件下,开展基于差分隐私的分布式在线学习研究.首先提出分布式在线Logistic模型,其次基于在线交替方向乘子法（OADMM）求解该模型.针对可能出现的隐私泄露问题,提出分布式在线Logistic梯度扰动算法,证明了所提算法满足差分隐私并且给出Regret界.实验结果表明,所提差分隐私算法的可有效处理分布式存储的流式分类数据并提供隐私保护.
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