I detta dokument studeras det genomsnittliga samförståndsproblemet med flera agenter under kravet på differentierad integritet i agenternas ursprungliga stater mot en motståndare som har tillgång till alla meddelanden. Först fastslår vi att en differentierad privat konsensusalgoritm inte kan garantera att agentstaterna närmar sig det exakta genomsnittet i distributionen, vilket i sin tur innebär samma omöjlighet för andra starkare begrepp om konvergens. Detta resultat motiverar vår design av en ny, differentialt privat Laplacian konsensusalgoritm där agenter linjärt stör deras tillstånd-övergång och meddelande-genererande funktioner med exponentiellt sönderfallande Laplace buller. Vi bevisar att vår algoritm nästan säkert konvergerar till en opartisk uppskattning av genomsnittet av agenters initialtillstånd, beräknar den exponentiella medel-kvadraten av konvergens, och formellt karakteriserar dess differential integritet egenskaper. Vi visar att det optimala valet av våra konstruktionsparametrar (med avseende på variansen av konvergenspunkten runt det exakta genomsnittet) motsvarar en enstaka perturbation av initialtillstånd och jämför vår design med olika motsvarigheter från litteraturen. Simuleringar illustrerar våra resultat.
Sekretessmedvetna genomsnittliga konsensusalgoritmer, för att bevara integriteten i ursprungliga tillstånd för olika agenter, har föreslagits i REF [15].
Differentially Private Average Consensus: Obstructions, Trade-Offs, and Optimal Algorithm Design
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Optimization and Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}