基本信息

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文档摘要

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敌对节点环境下差分隐私分布式在线优化算法的创新与挑战

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1分布式在线优化的广泛应用

随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的集中式计算模式在处理大规模数据和复杂任务时面临诸多挑战，如计算能力瓶颈、通信带宽限制以及单点故障风险等。分布式在线优化作为一种新兴的计算范式，应运而生并在众多领域得到了广泛应用。

在机器学习领域，分布式在线优化算法被广泛应用于模型训练和参数更新过程中。随着数据规模和模型复杂度的不断增加，单机学习的性能已难以满足需求。分布式在线优化通过将计算任务分配到多个节点上并行处理，能够显著提高学习速度和处理能力。例如，在深度学习中，