基于光滑性最大化的安全盲图信号恢复与对手检测
信号处理
2025-09-19 v1
摘要
本文提出一种安全的盲图信号恢复（GSR）算法，可用于检测对手节点。假设某些未知的对手节点在各自节点处注入虚假数据。对手的数量和位置事先未知，目标是在测量噪声和由对手引起的虚假数据注入（FDI）的存在下恢复图信号。因此，本文提出的方法可以完美地解决这一具有挑战性的问题。此外，由于存在恶意节点，所提出的方法具有安全性。对于对手检测，本文采用基于差分光滑性的统计度量。具体而言，计算当前观察到的光滑性与排除该节点后平均光滑性之差。这种真实的统计方法导致一种有效且计算复杂度低的对手检测器。在对恶意节点检测之后，采用光滑性最大化的变体进行 GSR，该变体可通过 Dinkelbach 算法高效求解为分数优化问题。还将分析该检测器的最优阈值的确定方法。仿真结果表明，本文方法在信号恢复方面相较于中位数 GSR 算法和其他竞争方法具有显著的改进。
引用
@article{arxiv.2509.14449,
title = {Secure Blind Graph Signal Recovery and Adversary Detection Using Smoothness Maximization},
author = {Mahdi Shamsi and Hadi Zayyani and Hasan Abu Hilal and Mohammad Salman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.14449},
year = {2025}
}