一种二阶集群系统隐私保护控制方法

本发明属于计算机科学与控制，具体涉及一种二阶集群系统隐私保护控制方法。

背景技术：

1、集群系统是指由多个智能体组成的系统，每个智能体都具有一定的感知、决策、行动能力，他们通过互相作用来协作完成一个任务或解决一个问题。而协同一致性是集群系统中智能体体现协作能力的一个重要特征，它代表处于分布式环境中的智能体在具有不同的初始状态之下，通过互相交换信息、共享状态和协同行动最终使得整个系统达到共同目标及智能体具有相同的运动状态并且保持不变的能力。在过去的几十年里，对集群系统的协同一致性进行的研究已变得更加成熟，如今被广泛应用于各个领域，在化学制造、地质勘探、智能建筑、军事和航空航天等行业中发挥着重要作用。

2、通过一致性算法来控制智能体的运动状态是集群系统达成一致的普遍方法，而传统的一致性算法往往允许每个智能体与其邻近的智能体通讯和交换实际准确的状态信息以实现平均一致性，然而这往往会带来隐私泄露的风险，无论是内部还是外部的攻击者都可以轻易获取整个系统的初始状态。这对于集群系统来说可能是一个不希望看到的情况，因为智能体的状态可能是私有的或包含敏感信息。例如，在线平台上对问题进行投票时，由于发布者不希望向他人透露其对问题的确切看法，投票通常是匿名的。本发明提出的具有平均一致性的隐私保护算法就是为了解决传统一致性算法中可能存在的风险，通过注入人为设计的扰动信号来模糊集群系统的初始状态，让攻击者无法准确推断出智能体的隐私信息。

技术实现思路

1、针对现有一致性控制协议方法只适用于一阶系统、缺乏对内部攻击者的有效防护手段的问题，本发明提供了一种二阶集群系统隐私保护控制方法，让二阶集群系统在实现状态一致性的同时，让内部攻击者无法推测出系统的初始隐私状态。具体地，在起初的一段时间内智能体会根据边的分布为每个相邻智能体生成对应的扰动信号，并使用添加扰动信号后的失真信号进行信息交互，让攻击者在不同的初始状态与扰动信号下获取同样的信息集合，达到隐私保护的目的，提高了系统的对抗攻击者的能力。可以实现多个智能体在有限时间内达成状态的统一并且不泄露自身的隐私，可用于二阶系统的趋同任务。

2、为达到上述目的，本发明采取如下技术方案：

3、一种二阶集群系统隐私保护控制方法，包括如下步骤：

4、步骤一：建立集群系统智能体动力学模型，设计并添加扰动信号来构造二阶集群系统隐私保护平均一致算法。

5、步骤二：基于二阶集群系统隐私保护平均一致算法计算各阶段系统状态和，并完成一致性结果分析，得到最终的系统一致性状态。

6、步骤三：基于上述结果，设计二阶集群系统隐私保护平均一致算法中扰动信号的不同实现形式，完成二阶集群系统隐私保护。

7、本发明与现有技术相比的有益效果在于：

8、本发明针对二阶集群系统如何在实现动态平均一致性控制前提下防止内部攻击者获取系统初始状态隐私保护的问题，在利用了基于边缘的加性扰动注入的基础上，设计了一种二阶集群系统隐私保护一致性控制方法，充分利用了不同的系统初始状态与扰动信号的组合让内部攻击者无法根据所获取的信息得到系统的隐私，显著提高了系统的防御能力与稳定性。

技术特征：

1.一种二阶集群系统隐私保护控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的二阶集群系统隐私保护控制方法，其特征在于，所述步骤一具体过程如下：

3.根据权利要求2所述的二阶集群系统隐私保护控制方法，其特征在于，所述步骤二具体过程如下：

4.根据权利要求3所述的二阶集群系统隐私保护控制方法，其特征在于，所述步骤三具体过程如下：

技术总结本发明公开了一种二阶集群系统隐私保护控制方法，该方法首先建立集群系统智能体动力学模型，设计并添加扰动信号构造二阶集群系统隐私保护平均一致算法。其次基于二阶集群系统隐私保护平均一致算法计算各阶段系统状态和，并完成一致性结果分析，得到系统一致性状态。最后设计二阶集群系统隐私保护平均一致算法中扰动信号的不同实现形式，完成二阶集群系统隐私保护。本发明充分利用了不同的系统初始状态与扰动信号的组合让内部攻击者无法根据所获取的信息得到系统的隐私，显著提高了系统的防御能力与稳定性。技术研发人员：黄娜,沈浩锋,赵晓丹,董伟,方晓伦,郑小青,张帆,赵晓东受保护的技术使用者：杭州电子科技大学技术研发日：技术公布日：2024/7/23