We address the problem of synthesizing distorting mechanisms that maximize infinite horizon privacy for Networked Control Systems (NCSs). We consider stochastic LTI systems where information about the system state is obtained through noisy sensor measurements and transmitted to a (possibly adversarial) remote station via unsecured/public communication networks to compute control actions (a remote LQR controller). Because the network/station is untrustworthy, adversaries might access sensor and control data and estimate the system state. To mitigate this risk, we pass sensor and control data through distorting (privacy-preserving) mechanisms before transmission and send the distorted data through the communication network. These mechanisms consist of a linear coordinate transformation and additive-dependent Gaussian vectors. We formulate the synthesis of the distorting mechanisms as a convex program. In this convex program, we minimize the infinite horizon mutual information (our privacy metric) between the system state and its optimal estimate at the remote station for a desired upper bound on the control performance degradation (LQR cost) induced by the distortion mechanism.


翻译:翻译摘要:本文解决了在网络控制系统中合成最大化无限时隐私的畸变机制的问题。我们考虑通过噪声传感器测量获取系统状态信息,并通过不安全的/公共通信网络将信息传输到(可能是对抗性的)远程站点以计算控制行为(远程LQR控制器)的随机LTI系统。因为网络/站点不可信,攻击者可能会访问传感器和控制数据并估计系统状态。为了减轻这个风险,我们在传输之前通过畸变(保护隐私)机制传递传感器和控制数据,然后将畸变数据通过通信网络发送。这些机制包括线性坐标变换和添加依赖性高斯向量。我们将畸变机制的综合制定为凸状程序。在这个凸状程序中,我们最小化了系统状态和其在远程站点的最优估计之间的无限时间互信息(我们的隐私度量),以达到畸变机制引起的控制性能下降(LQR成本)的期望上限。

0
下载
关闭预览

相关内容

【普林斯顿大学-微软】加权元学习,Weighted Meta-Learning
专知会员服务
39+阅读 · 2020年3月25日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月18日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月18日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月17日
A Modern Introduction to Online Learning
Arxiv
20+阅读 · 2019年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
【普林斯顿大学-微软】加权元学习,Weighted Meta-Learning
专知会员服务
39+阅读 · 2020年3月25日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员