最优隐私感知动态估计
系统与控制
2023-11-13 v1 系统与控制
摘要
在本文中，我们为（线性或非线性）系统状态的最优隐私感知估计开发了一个信息论框架。在我们的设定中，一个建模为一阶马尔可夫链的私有过程驱动系统状态，而状态估计被共享给一个可能试图基于状态估计推断私有过程的不信任方。作为隐私度量，我们使用私有过程与状态估计之间的互信息。我们首先表明隐私感知估计是一个闭环控制问题，其中估计器控制对手关于私有过程的信念。我们还推导了最优隐私感知估计问题的 Bellman 最优性原理，并用于研究最优估计器的结构性质。接下来，我们基于互信息的一种新颖变分表述，开发了一种用于计算最优估计策略的策略梯度算法。最后，我们在建筑自动化应用中研究了最优估计器的性能。
引用
@article{arxiv.2311.05896,
title = {Optimal Privacy-Aware Dynamic Estimation},
author = {Chuanghong Weng and Ehsan Nekouei and Karl H. Johansson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.05896},
year = {2023}
}