基于椭圆曲线ELGamal的隐私保护分布式优化算法OA北大核心
研究一类考虑节点隐私保护的分布式优化问题,目标为保护各智能体的隐私信息不被泄露,并最小化所有智能体局部成本函数之和.首先,针对无向连通图,提出一种基于椭圆曲线密码机制的分布式凸优化算法.通过设计底层权重矩阵,将基于椭圆曲线的ELGamal同态加密和数字签名与分布式次梯度算法相结合,克服了椭圆曲线密码机制与分布式一致性策略无法结合的难点.在无第三方或聚合器的场景下,该算法实现了系统的隐私保护.理论分析表明,该算法能够渐近收敛至全局最优解,并适用于时…查看全部>>
赵中原;高旺;蒋璐瑶;葛泉波
南京信息工程大学自动化学院,南京210044 江苏大数据分析与智能系统省高校重点实验室,南京210044南京信息工程大学自动化学院,南京210044上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240南京信息工程大学自动化学院,南京210044
计算机与自动化
分布式优化隐私保护同态加密椭圆曲线
《自动化学报》 2025 (1)
P.210-220,11
国家自然科学基金(U23B2061)江苏高校“青蓝工程”(R2023 Q07)江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX24_0463)资助。
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