论信任在下一代网络化 CPS 系统中的重要性：一种人工智能视角
系统与控制
2021-04-19 v1 人工智能
机器学习
系统与控制
摘要
随着下一代网络化系统在规模、复杂性与异构性上的不断增长，对此类系统的无缝控制、管理与安全保障变得愈发具有挑战性。众多不同的应用推动了人们对网络化系统的关注，包括大规模分布式学习、多智能体优化、5G 业务提供以及网络切片等。在本文中，我们提出以信任作为一种度量来评估网络智能体的状态并改进决策过程。我们将信任解释为参与各类协议的实体间的一种关系。信任关系基于协议内实体交互所产生的证据，并可能根据应用情境复合可用性、可靠性、弹性等多种度量。我们首先详述了信任作为一种度量的重要性，随后给出了网络中信任计算与聚合的数学框架。接着通过两个实例展示了信任在实践中如何融入网络决策过程。第一个实例中，我们展示了利用信任证据如何提升联邦学习（Federated Learning）的性能与安全性。第二个实例中，我们展示了当引入信任感知决策机制时，5G 网络资源提供框架如何得以改进。我们通过仿真验证了基于信任方法的有效性。最后，我们解释了聚合信任证据相关的挑战，并简要说明应对这些挑战的思路。
引用
@article{arxiv.2104.07853,
title = {On the Importance of Trust in Next-Generation Networked CPS Systems: An AI Perspective},
author = {Anousheh Gholami and Nariman Torkzaban and John S. Baras},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.07853},
year = {2021}
}