面向类物流问题的差分隐私多智能体规划
人工智能
2022-12-06 v2 密码学与安全
摘要
规划是通过预先制定计划来提高智能体工作效率的主要方法之一。然而在规划过程中，智能体面临私有信息泄露的风险。本文针对类物流问题提出一种新颖的强隐私保护规划方法。该方法通过应对两个挑战优于现有方法：1）同时实现强隐私性、完备性与高效性；2）应对通信约束。这两个挑战普遍存在于许多现实应用中，包括军事环境中的物流与网络中的数据包路由。为应对这两个挑战，我们的方法采用差分隐私技术，其既能保证强隐私性又能控制通信开销。据我们所知，本文首次将差分隐私应用于多智能体规划领域，以作为保护类物流问题中智能体隐私的手段。我们从理论上证明了该方法的强隐私性与完备性，并通过实验验证了其高效性。我们还从理论分析了该方法的通信开销，并阐明了如何利用差分隐私对其加以控制。
引用
@article{arxiv.2008.06832,
title = {Differentially Private Multi-Agent Planning for Logistic-like Problems},
author = {Dayong Ye and Tianqing Zhu and Sheng Shen and Wanlei Zhou and Philip S. Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.06832},
year = {2022}
}