统计与数据科学学院 毛萍 报道
2025年11月29日上午10：30，东南大学杨绍富教授应邀为我院师生开展了题为“分布式优化算法隐私泄露分析”的学术讲座。讲座在位育楼417会议室举行，由武汉大学数学与统计学院教授吴晓群主持。
大规模网络化环境中的安全问题正变得日益关键。特别的，分布式优化算法的安全性受到了广泛的关注。针对该问题，杨教授介绍了一项新指标：隐私泄露频率（Privacy Leakage Frequency, PLF）。据介绍，该指标可揭示算法通信与隐私泄露之间的关联，理论结果表明：隐私泄露频率（PLF）越低，所需的隐私预算越少。基于这一关键结论，研究团队提出一种命名为“DP-RECAL”的新型差分隐私分布式原始对偶算法。杨教授指出，该算法利用算子分裂方法与中继通信机制，降低了隐私泄露频率（PLF），从而实现了总体隐私预算的有效缩减。通过对最小二乘问题的系统评估以及在真实数据集上的实验验证，报告展示了DP-RECAL的理论与实证优势，并进一步说明该方法能够抵御部分典型的梯度泄露攻击。
在讲座的讨论环节，与会教师从噪声类型、模型扩展等方面就杨绍富教授讲座中的相关内容进行了深入地交流与探讨。本次讲座内容充实、观点前沿，使在场师生对分布式优化领域的安全挑战与最新研究进展有了更深入的理解。与会者纷纷表示受益匪浅，不仅拓宽了学术视野，也为今后的科研工作带来了新的启发与思考。讲座在热烈的交流与讨论中圆满结束。
