分散学習における相関ノイズのプライバシー保護効果

分散学習において、ユーザー間で共有する秘密情報を利用して相関ガウシアンノイズを生成し、ローカルモデルを保護することで、中央集権型の差分プライバシーの最適なプライバシー-効用トレードオフを達成できる。