面向 intermittently 连接网络的隐私保护半去中心化均值估计
信号处理
2024-06-07 v1 分布式、并行与集群计算
信息论
机器学习
系统与控制
系统与控制
math.IT
摘要
我们考虑在不可靠无线网络中跨不同节点分布的向量均值的私密估计问题，节点之间的通信可能间歇性失效. 我们采用半去中心化设置，通过让节点与其邻居协作计算局部共识来缓解 intermittently 连接链接的影响，在此 setting 下，任意节点对之间的通信必须确保节点隐私，以防止未授权信息泄露. 我们研究了协作中继与节点间数据共享导致的隐私泄露之间的 tradeoff，并随后提出PriCER：Private Collaborative Estimation via Relaying——一种通过中继实现的私密协作均值估计算法，以优化该tradeoff. PriCER的隐私保证来源于 (i) 通过利用flaky网络连接的内在随机性，以及 (ii) 对节点交换的估计值添加高斯扰动. 提供了针对能够观察不同信号（如节点间局部共识期间的通信以及继电器到中心服务器的（可能的多次）传输）的窃听者的局部和中心隐私保证. 我们通过数值仿真验证了理论结果. 我们的实现已提供于 https://github.com/rajarshisaha95/private-collaborative-relaying.
引用
@article{arxiv.2406.03766,
title = {Privacy Preserving Semi-Decentralized Mean Estimation over Intermittently-Connected Networks},
author = {Rajarshi Saha and Mohamed Seif and Michal Yemini and Andrea J. Goldsmith and H. Vincent Poor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.03766},
year = {2024}
}
备注
14 pages, 6 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2303.00035