两家公司想合训模型又怕数据不兼容？学习理论给出两方差分隐私方案

roydanroy · x · 2026-11-06

Mahdi Haghifam 等研究者提出：当两家公司想用各自的私有用户数据联合训练模型、又不愿先共享数据时，可用两方差分隐私协议在不暴露原始数据的前提下评估双方数据是否「兼容」（即是否存在能同时拟合两份数据的共享模型/策略），兼容则协作，冲突则不合池。团队给出了该问题的学习理论框架与解法，配图以垃圾邮件分类为例说明兼容与冲突两种结局。