信息物理系统中抵御对抗性分类的隐私保护
系统与控制
2020-06-15 v1 系统与控制
摘要
针对一类信息物理系统（CPS），我们研究在云端执行计算而不泄露系统结构与运行私有信息的问题。我们将 CPS 建模为一组输入-输出动态系统（系统运行模式）的集合。根据系统所处的模式，输出轨迹由这些系统中的某一个响应驱动输入而生成。输出测量值与驱动输入被发送至云端用于处理。我们通过某个函数（关于输入-输出轨迹）来刻画此“处理”，要求云端准确计算该函数——此处称为轨迹效用。然而，出于隐私原因，我们希望保持模式的私密性，即不希望云端正确识别产生给定轨迹的 CPS 模式。为此，我们在传输前对轨迹进行扰动并将 corrupted 数据发送至云端。我们提供数学工具（基于输出调节技术）来恰当设计扰动机制，使得：1）原始轨迹与扰动后轨迹产生相同的效用；且扰动后的数据导致云端对模式产生错误分类。
引用
@article{arxiv.2006.07063,
title = {Privacy Against Adversarial Classification in Cyber-Physical Systems},
author = {Carlos Murguia and Paulo Tabuada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.07063},
year = {2020}
}