時変有向グラフ上の平均コンセンサスのためのアルゴリズムレベル機密性【JST・京大機械翻訳】

Gao Huan; Wang Yongqiang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218589089642 整理番号：22P0022530

時変有向グラフ上の平均コンセンサスのためのアルゴリズムレベル機密性【JST・京大機械翻訳】

Algorithm-Level Confidentiality for Average Consensus on Time-Varying Directed Graphs

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発行年： 2022年01月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

平均コンセンサスは,分散ネットワークにおいて,時間同期,情報融合,負荷分散から分散制御までのアプリケーションで,主要な役割を果たす。既存の平均コンセンサスアルゴリズムは,明示的状態値をそれらの近傍と交換する個々のエージェントを必要とし,それは状態における敏感な情報の望ましくない開示をもたらす。本論文では,他の参加エージェントに対する参加エージェントの秘密性を保護できる時変有向グラフに対する新しい平均コンセンサスアルゴリズムを提案した。アルゴリズムは,アルゴリズムレベルに関する情報を混乱させるための相互作用においてランダム性を注入して,信頼できる第三者またはデータアグリゲータの援助なしで,情報理論的プライバシーを確実にすることができた。相互作用におけるランダム変動に対するコンセンサス動力学の固有ロバスト性を活用することにより,提案アルゴリズムは平均コンセンサスの精度を保証できる。アルゴリズムは,得られたコンセンサス値における精度を損なうことにより,秘密性を可能にする微分プライバシーベース平均コンセンサスアプローチとは明らかに異なる。数値シミュレーションにより,提案した方法の有効性と効率を確認した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , 無線通信一般 , 通信網 , 統計学 , 計算機網

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