协作网络控制系统中基于本地设计的隐私保护

本文研究协作网络控制系统中的隐私保护问题，该系统具有闭环动力学，用于执行线性二次高斯（LQG）控制任务。系统由用户与服务器组成：用户拥有待控对象，服务器提供计算能力，用户借助服务器为其计算控制输入。为支持服务器计算，用户需向服务器提供对象状态的测量值，服务器据此计算状态估计，并进一步算出控制输入。然而，用户将状态视为隐私，并提出一个有趣的请求：用户希望服务器掌握“错误”的状态估计知识而非真实值。对此，我们提出一种新颖的隐私保护设计方法，其中隐私方案本地部署于用户侧、对服务器不开放，从而在服务器对状态估计的认知与真实值之间制造偏差。但该方法也带来显著挑战：在闭环动态系统中，当服务器掌握的错误知识时，系统行为变得难以分析；甚至系统稳定性也存疑，因为错误会随闭环随时间累积。本文通过严格数学证明成功表明，所提隐私方案引起的 LQG 控制性能损失有界，从而印证了该设计方法的可用性。我们还提出一种关联的隐私度量新指标，并给出评估隐私性能的解析结果。最后，我们研究隐私与控制间的性能权衡，其中相应提出的优化问题通过数值方法高效求解。