arXiv 隐私论文· Le Liu·· 2 天前AI 评分26
先验信息暴露下基于点态最大泄漏的隐私保护估计器设计
Design of Privacy-Preserving Estimators Under Prior Information Exposure
AI 导读
针对现有隐私保护状态估计框架未显式考虑对抗性先验知识的问题，研究在离散时间线性随机系统中基于点态最大泄漏（PML）的隐私保护状态估计。研究揭示卡尔曼滤波的隐私反最优性：无加性发布噪声时，稳态卡尔曼滤波在所考虑的稳定线性估计器类中使 PML 隐私泄漏最大化，并给出 $(\varepsilon,\delta)$-PML 隐私约束下的稳态估计误差下界及保证该隐私的发布噪声充分条件。
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