【摘 要】
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随着互联网的普及和信息采集技术的提高,大量的敏感数据被收集.例如来自学校和医院的个人记录,用于欺诈检测的财务记录,来自社交媒体的在线行为以及来自癌症诊断的基因组数据等.对这些数据的整理和分析大大增加了个人隐私泄露的风险.特别地,利用现代统计机器学习方法可精准推断个人信息或预测个人行为,此类数据如果被不恰当地使用,将造成非常严重的后果.因此,研究具有隐私保护能力的机器
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随着互联网的普及和信息采集技术的提高,大量的敏感数据被收集.例如来自学校和医院的个人记录,用于欺诈检测的财务记录,来自社交媒体的在线行为以及来自癌症诊断的基因组数据等.对这些数据的整理和分析大大增加了个人隐私泄露的风险.特别地,利用现代统计机器学习方法可精准推断个人信息或预测个人行为,此类数据如果被不恰当地使用,将造成非常严重的后果.因此,研究具有隐私保护能力的机器学习算法具有重要的意义.差分隐私作为一种有数学理论支撑的隐私保护技术,适合于大数据时代对个人隐私保护的需求,能在保护隐私的前提下挖掘数据所蕴含的信息.本学位论文聚焦于基于差分隐私的机器学习算法,开展稀疏分类差分隐私学习算法研究,提出适用于不稳定稀疏问题的隐私保护算法框架;开展差分隐私随机凸优化研究,系统的分析(次)梯度α-Holder连续损失函数的隐私保护随机梯度下降(SGD)算法;开展非平衡数据的隐私保护研究,分别基于输出扰动和优化目标扰动机制提出隐私保护成对学习算法并分析其统计泛化性能;开展满足差分隐私的分布式Logistic回归模型研究,实现分布式差分隐私.具体地,本学位论文主要获得了如下研究成果:1.开展差分隐私稀疏分类学习算法研究,提出差分隐私稀疏正则化框架.基于交替方向乘子法(ADMM),将稀疏分类问题的求解转化为对多个稳定子优化问题的求解,并通过给稳定子问题的目标函数添加指数噪声实现隐私保护.进一步,证明即使原始问题不稳定所提隐私保护稀疏算法亦满足差分隐私,并给出所提算法的隐私界估计.最后,将所提算法框架应用于lq正则化Logistic回归(0
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