分层差分隐私机制

隐私共识兼得

针对多智能体系统合作-竞争关系设计的差分隐私机制,由分类器和输入输出噪声注入器组成,与共识控制器协同设计,在保护初始状态隐私的同时确保均方二分共识。

Chen, Gao · Zhao, Di · Li, Jiahui · 林鸿

Information Fusion 2024

技术优势

隐私与共识兼得

提出分层差分隐私机制,与二分共识控制器协同设计,解决隐私保护与系统性能难以同时保证的问题。

适用一般线性系统

所提机制面向一般线性离散时间多智能体系统,不要求特定系统结构,适用性广。

应对窃听威胁

将初始状态视为敏感数据,通过差分隐私机制防止潜在窃听者获取隐私信息。

应用场景