智能建筑中隐私泄漏的边界分析
系统与控制
2020-03-31 v1 系统与控制
摘要
智能建筑管理系统依赖传感器优化建筑运行。若未授权用户获取这些传感器，可能发生隐私泄漏。本文考虑智能住宅建筑中此类潜在的隐私泄漏，以及如何通过加性高斯噪声污染测量值来减缓该泄漏。该污染旨在隐藏公寓中的占用变化。推导了任意估计变化时刻的估计量方差的下界。随后利用该界分析不同模型参数如何影响方差。结果表明，信噪比与系统动态是影响该界的主要因素。这些结果在 KTH Live-In Lab Testbed 模拟器上得到验证，与理论结果良好吻合。
引用
@article{arxiv.2003.13187,
title = {Bounding Privacy Leakage in Smart Buildings},
author = {Rijad Alisic and Marco Molinari and Philip E. Paré and Henrik Sandberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.13187},
year = {2020}
}