差分プライバシー階層型連合学習

本論文では、階層型連合学習(HFL)システムにおける差分プライバシー(DP)の導入を最適化する手法「H2FDP」を提案する。H2FDPは、ネットワーク階層内の信頼モデルに応じてDPノイズ注入を適応的に行うことで、プライバシー保護と学習性能のトレードオフを改善する。