Der Artikel präsentiert einen neuen datenschutzerhaltenden Durchschnittskonsensfindungsalgorithmus für unausgewogene gerichtete Graphen.
In den ersten K Iterationen wird Datenschutz durch Einbettung von Zufälligkeit in die Mischgewichte und Einführung eines zusätzlichen Hilfparameters erreicht. Die inhärente Robustheit der Konsensdynamik wird genutzt, um die Konsensfindung trotz der eingebetteten Zufälligkeit sicherzustellen.
Der Algorithmus wurde theoretisch analysiert und zeigt eine lineare Konvergenzrate. Es wurden neue Datenschutzkonzepte für ehrlich-aber-neugierige Angriffe und Abhörangriffe eingeführt, die eine höhere Unsicherheit in der Schätzung der Anfangswerte erfordern als bisherige Konzepte.
Numerische Experimente validieren die theoretischen Ergebnisse zur Konvergenz und zum Datenschutz des Algorithmus.
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by Huqi... kl. arxiv.org 04-10-2024
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