Основные понятия
Ein neuer datenschutzerhaltender Durchschnittskonsensfindungsalgorithmus für unausgewogene gerichtete Graphen, der Vertraulichkeit durch Einbettung von Zufälligkeit in Mischgewichte und Einführung eines zusätzlichen Hilfparameters gewährleistet, während die Konsensfindung durch die inhärente Robustheit der Konsensdynamik sichergestellt wird.
Аннотация
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.
Статистика
Die Summe aller Zustandsvariablen xi(k) ist für k ≤ K invariant, d.h. Σi xi(k+1) = Σi xi(k).
Die Summe aller Hilfsvariablen yi(k) ist für alle k ≥ 0 konstant und gleich N.
Цитаты
"Ein neuer datenschutzerhaltender Durchschnittskonsensfindungsalgorithmus für unausgewogene gerichtete Graphen, der Vertraulichkeit durch Einbettung von Zufälligkeit in Mischgewichte und Einführung eines zusätzlichen Hilfparameters gewährleistet, während die Konsensfindung durch die inhärente Robustheit der Konsensdynamik sichergestellt wird."
"Die inhärente Robustheit der Konsensdynamik wird genutzt, um die Konsensfindung trotz der eingebetteten Zufälligkeit sicherzustellen."