文献类型：期刊文章

作　　者：王璞玉[1] 张海[1]

Puyu WANG;Hai ZHANG(Department of Statistics,School of Mathematics,Northwest University,Xi'an 710127,China)

机构地区：[1]西北大学数学学院统计系,西安710127

出　　处：《中国科学：信息科学》

基　　金：国家自然科学基金(批准号:11571011);NSFC-广东省大数据科学研究中心项目(批准号:U1811461)资助。

年　　份：2020

卷　　号：50

期　　号：10

起止页码：1511-1528

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：本文关注敏感数据的隐私保护问题,开展满足差分隐私的分布式Logistic回归模型研究.通过对算法输出结果加扰动,实现分布式差分隐私.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,针对算法迭代过程加扰动的方式提出了基于Alternating Direction Method of Multipliers(ADMM)算法的分布式Logistic变量扰动算法,并给出算法的理论界估计.实验表明,所提算法可有效地处理分布式存储数据并保护其隐私.

关 键 词：差分隐私  分布式算法 LOGISTIC回归 ADMM算法  

分 类 号：TP309]