【摘 要】
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针对多个体系统中个体（节点）间信息交流易导致隐私泄露的问题,提出了一种基于共轭对偶梯度（CDG）的隐私保护算法—隐私保护分布式共轭对偶梯度算法（PP-CDG）。首先,针对优化问题研究
【基金项目】
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安徽省高校学科（专业）拔尖人才学术资助重点项目（gxbj ZD2016049）
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针对多个体系统中个体（节点）间信息交流易导致隐私泄露的问题,提出了一种基于共轭对偶梯度（CDG）的隐私保护算法—隐私保护分布式共轭对偶梯度算法（PP-CDG）。首先,针对优化问题研究了共轭对偶梯度算法,通过添加正则项来防止共轭函数震荡、保证界更小、便于有效地进行对偶转换;其次,将同态加密机制（Paillier Cryptosystem）与共轭对偶梯度算法相结合提出PP-CDG算法,并证明当网络无向时变且本地损失函数是强凸时所提算法的收敛性;最后,进一步的理论分析表明敌对个体在收集多步中间信息时无法窃取邻居
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