Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất CorN-DSGD, một khuôn khổ mới giúp tăng cường quyền riêng tư trong môi trường học tập phân tán. Trong học tập phân tán, việc chia sẻ mô hình giữa các tác nhân tiềm ẩn nguy cơ rò rỉ quyền riêng tư, và phương pháp cộng nhiễu ngẫu nhiên hiện có gây suy giảm hiệu suất do nhiễu tích tụ. CorN-DSGD là một khuôn khổ dựa trên hiệp phương sai, tối ưu hóa việc loại bỏ nhiễu trên toàn mạng bằng cách tạo ra nhiễu tương quan giữa các tác nhân. Nó sử dụng cấu trúc mạng và trọng số trộn, giúp loại bỏ nhiễu hiệu quả hơn so với phương pháp tương quan hai chiều hiện có, do đó cải thiện hiệu suất mô hình trong điều kiện đảm bảo quyền riêng tư chính thức.
