云控制中隐私保护的对称性与同构方法
最优化与控制
2019-06-19 v1 密码学与安全
系统与控制
系统与控制
摘要
云计算平台正越来越多地用于闭环反馈控制，尤其是在采用模型预测控制等计算昂贵算法以优化性能时。控制算法的外包涉及控制系统与云之间的数据交换，自然引发了关于控制系统数据（例如状态轨迹、控制目标）隐私的担忧。此外，任何强化隐私的尝试都需增加最小计算开销，以避免降低控制性能。本文提出了几种基于变换的数据隐私保护方法。我们还量化了所提供的隐私量，并讨论了当对手拥有侧信道知识时隐私损失的程度。我们处理了三种不同场景：a) 云对受控系统一无所知；b) 云知道系统所用的传感器和执行器但不知系统动力学；c) 云知道系统动力学、其传感器和执行器。在这三种场景中，所提方法均能在不泄露私有信息的前提下实现云控制（何种信息被视为私有取决于所考虑的场景）。
引用
@article{arxiv.1906.07460,
title = {Symmetries and isomorphisms for privacy in control over the cloud},
author = {Alimzhan Sultangazin and Paulo Tabuada},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.07460},
year = {2019}
}