Privacy Preserving Reinforcement Learning with One-Sided Feedback
作者: Lin William Cong, Guangyan Gan, Hanzhang Qin, Zhenzhen Yan
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2026-05-18
备注: Accepted at IJCAI-ECAI 2026
💡 一句话要点
提出POOL算法，解决单侧反馈多维连续状态动作空间下的隐私保护强化学习问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 隐私保护 差分隐私 单侧反馈 连续状态空间
📋 核心要点
- 现有强化学习方法在单侧反馈和高维连续空间中面临学习效率和隐私保护的双重挑战。
- POOL算法通过设计新的隐私保护机制，在保证隐私的同时，尽可能减少对学习性能的影响。
- 理论分析表明，POOL算法的样本复杂度与非隐私强化学习的下界匹配，验证了其高效性。
📝 摘要（中文）
本文研究了具有单侧反馈的多维连续状态和动作空间中的强化学习（RL）问题。在这种场景下，智能体只能获得状态的部分观测，并且仅在每个时间步的状态-动作空间的一个子集中获得奖励信息。这给学习效率和隐私保护带来了巨大的挑战。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的隐私保护强化学习算法POOL。我们对POOL进行了全面的理论分析，推导出了样本复杂度界限，该界限与非隐私RL的已知下界相匹配。我们的研究结果表明，在保持高学习效率的同时，可以强制执行强大的隐私保证，这标志着在具有单侧反馈的多维环境中，朝着实用、隐私感知的RL迈出了重要一步。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在多维连续状态和动作空间中，智能体仅能获得部分状态观测，且奖励信息仅在部分状态-动作空间中可得的强化学习问题。现有方法难以同时保证学习效率和用户隐私，尤其是在单侧反馈的情况下，隐私泄露风险更高。
核心思路：论文的核心思路是在强化学习过程中，通过引入差分隐私机制，对敏感信息进行扰动，从而保护用户隐私。同时，设计高效的算法结构，尽可能减少隐私保护对学习性能的影响。核心在于如何在单侧反馈的约束下，平衡隐私保护和学习效率。
技术框架：POOL算法的具体框架未知，但可以推测其包含以下主要模块：状态观测模块（处理部分观测的状态信息），动作选择模块（根据当前策略选择动作），奖励获取模块（仅在部分状态-动作空间获得奖励），隐私保护模块（对敏感信息进行扰动），策略更新模块（根据奖励和隐私保护后的信息更新策略）。整体流程是智能体与环境交互，收集数据，然后利用这些数据更新策略，并在更新过程中加入隐私保护机制。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种新的隐私保护强化学习算法，该算法能够在单侧反馈和高维连续空间中实现有效的隐私保护，同时保持较高的学习效率。具体创新点可能包括：针对单侧反馈设计的特定隐私保护机制，以及为了减少隐私保护带来的性能损失而设计的优化算法。
关键设计：具体的技术细节未知，但可能包含以下设计：差分隐私参数的选择（E_rho），扰动函数的选择（例如高斯噪声），损失函数的设计（可能包含隐私保护相关的正则项），以及网络结构的设计（例如，如何将隐私保护模块嵌入到现有的强化学习网络中）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过理论分析证明了POOL算法的样本复杂度与非隐私强化学习的下界相匹配，表明该算法在保证隐私的同时，具有较高的学习效率。虽然没有提供具体的实验数据，但理论结果已经足够说明该算法的优越性。未来的工作可以进一步通过实验验证该算法在实际应用中的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于推荐系统、自动驾驶、医疗诊断等领域。在这些场景中，用户数据通常包含敏感信息，需要进行隐私保护。通过应用该算法，可以在保护用户隐私的前提下，训练出高性能的强化学习模型，从而提升服务质量和用户体验。未来，该研究有望推动隐私保护技术在人工智能领域的广泛应用。
📄 摘要（原文）
We study reinforcement learning (RL) in multi-dimensional continuous state and action spaces with one-sided feedback, where the agent receives partial observations of the state and obtains reward information for only a subset of the state-action space at each time step. This setting introduces substantial challenges in both learning efficiency and privacy preservation. To address these challenges, we propose POOL, a novel privacy-preserving RL algorithm. We conduct a comprehensive theoretical analysis of POOL, deriving a sample complexity bound that matches the known lower bounds for non-private RL. Here, E_rho denotes the privacy parameter, H is the time horizon, and alpha is the optimality-gap parameter. Our findings show that it is possible to enforce strong privacy guarantees while maintaining high learning efficiency, marking a significant step toward practical, privacy-aware RL in multi-dimensional environments with one-sided feedback.