【摘 要】
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差分隐私是一种严格的、可证明的隐私保护方法。与其他隐私模型相比，差分隐私可以成功抵御大多数隐私攻击并为数据集中的单条数据提供隐私保护。信息的实时发布使得越来越多的在线系统挖掘和分析个人的信息，讨论并设计更先进的差分隐私在线学习算法具有非常广泛的实践意义。但现有的差分隐私在线学习方法在适用范围上有很大的局限性，且算法的准确性较低。针对该问题，本文提出一种更通用、更准确的差分隐私在线学习方法。主要内容
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差分隐私是一种严格的、可证明的隐私保护方法。与其他隐私模型相比，差分隐私可以成功抵御大多数隐私攻击并为数据集中的单条数据提供隐私保护。信息的实时发布使得越来越多的在线系统挖掘和分析个人的信息，讨论并设计更先进的差分隐私在线学习算法具有非常广泛的实践意义。但现有的差分隐私在线学习方法在适用范围上有很大的局限性，且算法的准确性较低。针对该问题，本文提出一种更通用、更准确的差分隐私在线学习方法。主要内容如下：
1.提出在线凸优化框架下的基于组合定理的差分隐私在线学习(DPOL-CT)算法，为在线学习提供差分隐私保证。
2.比较离线学习和在线学习在差分隐私保护方面的联系与差异。具体讨论了如何在高斯机制、拉普拉斯机制、楼梯机制下实现在线学习问题的差分隐私以及不同隐私保护机制下的差异，并保证DPOL-CT算法具有亚线性的期望后悔界。
3.研究并讨论了DPOL-CT算法在差分隐私级别和后悔之间的权衡。
本文提出的基于组合定理的差分隐私在线学习方法是一种简单高效的方法。与已有方法相比，所提出的的方法具有很强的通用性和准确性，可以为一般凸损失下的在线学习问题提供(ε,δ)-差分隐私保证和O(√T)的后悔保证，并且具有很强的可扩展性。
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