线性动态网络功能隐私的可观测性阻断
系统与控制
2023-04-25 v2 系统与控制
摘要
本文研究的问题是:为了确定在任意输出矩阵下保护功能隐私所需从直接测量中阻断的最小状态变量集合。目标是防止对抗性观测者或窃听者推断状态的线性泛函(无论是向量式还是分量式)。我们证明这两个问题均为NP-hard。然而,通过在系统特征值的几何重数上假设合理的常数界,我们针对向量式功能隐私保护问题提出了一种具有多项式时间复杂度的精确算法。基于该算法,我们进一步给出了针对分量式隐私保护问题的贪心算法。我们的方法基于将这些问题与功能可观测性相关联,并利用功能可观测性的类PBH判据。最后,我们给出一个示例以证明所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2304.07928,
title = {Observability Blocking for Functional Privacy of Linear Dynamic Networks},
author = {Yuan Zhang and Ranbo Cheng and Yuanqing Xia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.07928},
year = {2023}
}
备注
Correct some references. Submitted to 2023 IEEE Conference on Decision and Control