정확한 평균 합의를 위한 동적 기반 알고리즘 수준의 프라이버시 보호

본 논문은 불균형 방향성 그래프에서 프라이버시를 보장하면서도 정확한 평균 합의를 달성하는 새로운 푸시-섬 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 초기 반복에서 혼란을 주는 가중치를 도입하고 보조 매개변수를 사용하여 상태 업데이트 규칙을 마스킹한다. 동시에 합의 동역학의 내재적 강건성을 활용하여 정확한 평균 합의를 보장한다.