通过反馈保持网络系统拓扑隐私：条件与分布式设计

本文发展了一种基于反馈的方法，以保持网络系统中共识协议的拓扑隐私。关键思想是故意违反拓扑可识别性条件，从而防止从可用观察中对真实拓扑的唯一或准确恢复，同时保持预期的共识行为。由于反馈幅度直接反映边缘的隐私水平，而其又与共识收敛紧密耦合并受制于每个节点的局部通信，因此这一问题具有挑战性。首先，我们推导了部分和完全观察情况的反馈条件，其中前者 characterize 了从观察数据中拓扑不可求解性，后者构建了强制数据中拓扑不准确性的解空间。然后，我们在有限隐私预算下提出一种新的分布式拓扑修改设计，并通过可控的共识偏差与拓扑隐私之间的可调权衡来建立性能保证。最后，我们开发一种低复杂度的启发式算法，以实现对现有边缘的最优隐私保护。定量仿真验证了所提出保护设计的有效性和优越性。