Sekretessbevarande är riktat för decentraliserad optimering, där N agenter samarbetsvilligt minimera summan av N konvexa funktioner privat till dessa enskilda agenter. I de flesta befintliga decentraliserade optimeringsmetoder utbyter deltagande agenter och avslöjar stater explicit, vilket kanske inte är önskvärt när staterna innehåller känslig information om enskilda agenter. Problemet är mer akut när det finns motståndare som försöker stjäla information från andra medverkande agenter. För att ta itu med denna fråga, föreslår vi en integritetsbevarande decentraliserad optimering metod baserad på alternerande riktning metod för multiplikatorer (ADMM) och delvis homomorphic kryptography. Såvitt vi vet är detta första gången som kryptografiska tekniker införlivas i en helt decentraliserad miljö för att möjliggöra integritetsbevarande i decentraliserad optimering i frånvaro av någon tredje part eller aggregator. För att underlätta införlivandet av kryptering på ett helt decentraliserat sätt introducerar vi en ny ADMM, som tillåter tidsvarierande straffmatriser och noggrant bevisar att den har en konvergensgrad av O(1/t). Numeriska och experimentella resultat bekräftar den föreslagna metodens effektivitet och låga beräkningskomplexitet.
I själva verket är REF det enda arbete som vi är medvetna om att studera integritetsbevarande decentraliserad optimering.
ADMM Based Privacy-Preserving Decentralized Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}