Abstract-Som vår marktransport infrastruktur moderniseras, den stora mängden data som mäts, överförs och lagras motiverar en analys av integritet aspekten av dessa framväxande cyber-fysiska tekniker. I detta dokument, vi anser integritet i routing spelet, där ursprung och destinationer för förare betraktas som privata. Detta motiveras av att denna spatiotemporella information lätt kan användas som grund för slutsatser för en persons verksamhet. Mer specifikt anser vi att kartläggningen skiljer sig från mängden flöde för varje ursprungsdestinationspar till mätningen av trafikflödet på varje länk i ett trafiknät. Vi använder en stokastisk online lärande ram för befolkningen dynamik, som är känd för att konvergera till Nash jämvikten i routing spelet. Vi analyserar känsligheten i denna process och ger teoretiska garantier för konvergensnivåerna samt olika integritetsvärden för dessa modeller. Vi bekräftar dessa med simuleringar på ett litet exempel.
Dong m.fl. REF tar hänsyn till integritet i en spelteoretisk miljö, som motiveras av trafikutflykt där förares ursprung och destinationer betraktas som privata.
Differential Privacy of Populations in Routing Games
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}