洗牌私有随机凸优化：互动协议与优化方法

"洗牌私有随机凸优化_Shuffle Private Stochastic Convex Optimization" 这篇文档是关于计算机科学领域，特别是机器学习（cs.LG）中的一种隐私保护技术的应用，即“洗牌私有”(Shuffle Privacy)在随机凸优化(Stochastic Convex Optimization)中的实现。论文发表于arXiv平台，版本号为v1，发布日期为2021年6月17日。作者包括Albert Cheu、Matthew Joseph、Jieming Mao和Binghui Peng。 在洗牌私有模型中，每个用户向一个可信赖的洗牌器发送一组随机化消息，洗牌器对这些消息进行随机排列，然后返回的结果必须满足差分隐私的要求。过去的研究主要集中在使用单轮通信来计算诸如平均值、直方图和计数等基本算法元素的协议。然而，这篇论文则提出了交互式洗牌协议，用于解决随机凸优化问题。 作者们开发了一种新的非交互式协议，用于求解具有有限L2范数的向量之和。通过将这个求和子程序与迷你批量随机梯度下降法(Mini-batch Stochastic Gradient Descent)、加速梯度下降法(Accelerated Gradient Descent)以及Nesterov的平滑方法(Nesterov's smoothing method)等技术结合，他们能够在各种凸损失函数上得到损失保证。这些保证显著优于局部模型，并且在某些情况下与中心化模型的表现相当。 随机凸优化是机器学习中的核心问题，通常涉及在一个大型数据集上迭代地调整模型参数以最小化某个凸函数的损失。在隐私保护的背景下，这需要设计出既能保证用户数据安全，又能有效进行优化的算法。洗牌私有模型通过减少对原始数据的直接访问，可以在一定程度上增强用户数据的隐私性，同时保持算法的效率。 论文中提到的改进和新协议为在分布式环境中执行机器学习任务提供了新的可能，特别是在需要处理敏感信息时，如医疗记录或个人财务数据。通过利用洗牌模型，可以有效地平衡隐私保护和优化性能，为实际应用中的机器学习算法设计提供了新的思路。 这篇工作对于理解并实施在保护隐私的同时进行高效机器学习的策略有着重要的贡献，它推动了隐私保护技术在随机凸优化这一复杂问题上的应用。