Encrypted control systems allow to evaluate feedback laws on external servers without revealing private information about state and input data, the control law, or the plant. While there are a number of encrypted control schemes available for linear feedback laws, only few results exist for the evaluation of more general control laws. Recently, an approach to encrypted polynomial control was presented, relying on two-party secret sharing and an inter-server communication protocol using homomorphic encryption. As homomorphic encryptions are much more computationally demanding than secret sharing, they make up for a tremendous amount of the overall computational demand of this scheme. For this reason, in this paper, we demonstrate that multi-party computation enables secure polynomial control based solely on secret sharing. We introduce a novel secure three-party control scheme based on three-party computation. Further, we propose a novel $n$-party control scheme to securely evaluate polynomial feedback laws of arbitrary degree without inter-server communication. The latter property makes it easier to realize the necessary requirement regarding non-collusion of the servers, with which perfect security can be guaranteed. Simulations suggest that the presented control schemes are many times less computationally demanding than the two-party scheme mentioned above.


翻译:加密控制系统能够评价外部服务器的反馈法,而没有透露关于国家和输入数据、控制法或工厂的私人信息。虽然在线性反馈法方面有一些加密控制计划,但对于更一般性的控制法的评价结果很少。最近,提出了加密多党控制办法,依靠双方秘密共享和使用同质加密的服务器间通信协议。由于同质加密比秘密共享在计算上要求更高得多,因此它们弥补了这一计划的总体计算需求。为此,我们在本文件中表明,多党计算能够完全通过秘密共享实现安全的多党控制。我们采用了基于三党计算的新颖的安全三党控制办法。此外,我们提出一个新的美元方控制办法,以确保在没有服务器间通信的情况下对任意程度的多党反馈法进行安全评价。后一种财产使得更容易实现关于服务器不合并的必要要求,可以保证两个完美的安全性。模拟显示,所提出的控制办法比上面提到的计算要求要少很多倍。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22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】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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
VIP会员
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22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】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员