路由博弈中群体的差分隐私

随着地面交通基础设施的现代化，大量被测度、传输和存储的数据促使我们分析这些新兴信息物理技术的隐私方面。本文考虑路由博弈中的隐私，其中驾驶员的起点和终点被视为私有。其动机在于此类时空信息可轻易用作推断个人活动的基础。更具体地，我们考虑从每个起点-终点对的流量大小到交通网络每条链路上的交通流量度量之映射的差分隐私。我们采用针对群体动力学的随机在线学习框架，已知其收敛到路由博弈的纳什均衡。我们分析了该过程的敏感度，并给出了关于收敛速率以及这些模型的差分隐私值的理论保证。我们在一个小例子上通过仿真确认了这些结果。