多任务网络上抗拜占庭攻击的鲁棒弹性扩散设计与分析
机器学习
2022-06-28 v1 密码学与安全
摘要
本文研究在脉冲干扰与拜占庭攻击存在下，聚类多任务网络上的分布式扩散自适应。我们基于 Geman-McClure 估计器所用的代价函数，开发了鲁棒弹性扩散最小均方 Geman-McClure 估计（RDLMG）算法，该算法可降低对大离群值的敏感性，并使算法在脉冲干扰下具有鲁棒性。此外，均值子序列缩减方法（其中每个节点丢弃从其邻居接收到的代价贡献的极值信息）可使网络对拜占庭攻击具备弹性。就此而言，所提出的 RDLMG 算法确保所有正常节点在节点间协作下收敛至其理想状态。我们还从均值与均方性能角度对 RDLMG 算法进行了统计分析。数值结果在多点目标定位与多任务频谱感知应用中对所提 RDLMG 算法进行了评估。
引用
@article{arxiv.2206.12749,
title = {Design and Analysis of Robust Resilient Diffusion over Multi-Task Networks Against Byzantine Attacks},
author = {Tao Yu and Rodrigo C. de Lamare and Yi Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.12749},
year = {2022}
}
备注
16 pages, 22 figures