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J-GLOBAL ID：201702217690482381   整理番号：17A1631773

分散平均コンセンサスにおけるプライバシー【Powered by NICT】

Privacy in Distributed Average Consensus ^* * This work was supported by the Naval Air Warfare Center Aircraft Division - Pax River, MD under contract N00421132M022.

著者 (3件)： Gupta Nirupam (Department of Mechanical Engineering, University of Maryland, College Park, 20742 MD, USA) ,  Katz Jonathan (Department of Computer Science, University of Maryland, College Park, 20742 MD, USA) ,  Chopra Nikhil (Department of Mechanical Engineering, University of Maryland, College Park, 20742 MD, USA)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 9515-9520  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分散平均コンセンサスは,ピアツーピアネットワーク上で相互に通信する複数の剤によって保持された入力の平均を計算することを意味する。各エージェントを他のエージェント,通常隣接(隣接)剤と入力を共有しなければならないとして,任意の分散平均コンセンサスプロトコルのための必須であるエージェント間の協力。して,プライバシーの問題は,そのようなプロトコルの参加者からのいくつかのエージェントを促進出来なかった。結託正直剤は頂点カットを形成しない限り,正直なエージェントの入力の収集のプライバシーを保存する新しい分散プライバシー機構を提案した。提案したプライバシー機構は,エージェントの入力の平均を変化させないので,既に入力の平均値を知ることにより失われているかに対するプライバシーを提供していない。最小,更なる計算およびコミュニケーションコストを,分散コンセンサスプロトコルの変化を必要とし,分散平均コンセンサスにおけるプライバシーのための高度にスケーラブルな実用的な解決策を約束しない。達成されたプライバシーはKullback-Leiblerダイバージェンス(KL-ダイバージェンス)を用いて定量化し,二例について解析的に検討した限界症例i)入力が連続確率変数である,ii)入力は離散ランダム変数である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： プロトコル ,  *プライバシー ,  エージェント
準シソーラス用語： ランダム変数 ,  確率変数 ,  合意プロトコル ,  ピアツーピアネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： プライバシー ,  分散機構 ,  分散平均コンセンサス ,  半正直な薬

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 平均 ,  コンセンサス ,  プライバシー