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【论文推荐】多智能体系统一致性问题中的隐私保护方法综述

已有 356 次阅读 2026-5-9 12:02 |个人分类:论文推荐|系统分类:博客资讯

编辑荐语

本期将给大家分享"多智能体系统一致性问题中的隐私保护方法综述(A survey of privacy-preserving consensus problems in multi-agent systems)". 如您对本期相关内容有好的理解与建议, 欢迎评论区留言.

本文系统梳理了多智能体系统(MAS)一致性控制中隐私保护方法的研究进展, 直面分布式协同中个体状态信息频繁交互所引发的隐私泄露风险这一核心挑战. 文章首先明确定义了MAS隐私保护的概念与问题描述, 进而创新性地将现有技术归纳为基于噪声注入、基于密码学与基于状态增强三大类, 清晰勾勒出该领域的技术图谱. 综述不仅深入剖析了各类方法的设计原理、典型应用与性能优劣, 还结合无人机编队、智能电网等实际场景, 探讨了隐私保护策略与系统控制性能、通信开销及安全等级之间的权衡. 文章进一步指出了当前研究中亟待解决的关键问题, 如动态网络拓扑下的隐私保护、抗勾结攻击能力、轻量化算法设计等, 并对未来发展趋势进行了展望. 本综述为研究人员系统把握MAS隐私保护领域的发展脉络、辨识技术瓶颈、规划创新路径提供了重要的理论参考.

本文是该领域内一篇及时而系统的综述, 分类框架清晰、分析深入，兼具学术前沿性与工程指导价值. 对从事分布式控制、信息物理系统安全、隐私计算及多智能体协同的研究人员具有重要的参考意义.

论文介绍

多智能体系统一致性问题中的隐私保护方法综述

A survey of privacy-preserving consensus problems in multi-agent systems

黄明德, 伍益明†, 蒋杰

机构: 杭州电子科技大学网络空间安全学院

引用: 黄明德, 伍益明, 蒋杰. 多智能体系统一致性问题中的隐私保护方法综述. 控制理论与应用, 2026, 43(4): 697 – 708

DOI: 10.7641/CTA.2025.40362

全文链接:

http://jcta.alljournals.ac.cn/cta_cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=CCTA240362&flag=1

摘要

多智能体系统(MAS)一致性算法执行中需要个体之间频繁交换并共享信息, 这对网络中智能体个体信息的隐私安全带来了巨大的风险. 本文阐述了MAS一致性问题中的隐私保护概念定义, 给出了相应的问题描述, 较系统地回顾了 MAS 隐私保护一致性技术的现有进展. 从方法的归类上将现有技术分为3类: 即基于噪声注入的方法、基于密码学的方法和基于状态增强的方法, 讨论了针对不同领域实际应用中的设计策略, 分析了现有技术的发展趋势, 探讨了隐私保护设计中亟待解决的问题与未来的发展方向.

引言

多智能体系统 (multi-agent system, MAS) 协调控制是指由若干个智能体节点以及相互通信的链路构成的分布式系统, 在给定的规则或协议下进行协同, 以完成某个合作性的任务或达成共同的目标. 得益于其分布式、易扩展、效率高、自主性强等优点, MAS协调控制在近二十年来得到了广泛地研究[1], 并在众多领域得到深入应用, 如无人机编队[2–3]、智能电网调度[4–5]、智慧交通控制[6–7]、医疗信息系统[8–9]等. 在MAS协调控制的研究中, 一致性问题是最基本的, 也是最具挑战性的问题之一[10]. 该问题要求系统中的成员通过局部的信息交换, 协同地更新自己的状态值和信息集合, 最终就该状态值达成一致. 其中信息交换过程和更新过程由一致性协议控制, 该协议决定了各智能体的动力学特征变化.

在MAS协调技术不断发展的同时, 对其网络安全的研究越来越得到研究者们的重视. 主要原因有两方面组成: 一方面, 从个体来看, 单个智能体的计算资源通常十分有限, 网络安全防护措施很难做到周全, 因而易受到恶意攻击的影响甚至被操控; 另一方面, 从整体来看, 由于MAS网络的开放性、节点及链路的可扩展性, 导致系统在通信交互过程中同样易遭受网络攻击的威胁[11]. 目前已有较多的研究人员针对 MAS可能遭受的攻击以及相应的安全防御技术进行了研究[12–13], 提出了一些常见的网络攻击手段, 这些手段一般以干扰或破坏系统协调控制为目的. 值得注意的是, 有一种较为特殊的网络攻击, 称为披露攻击, 该攻击的目的是获取被攻击对象的隐私信息. 它的攻击途径和媒介多种多样: 直接入侵数据库、监听通讯信道、伪装成正常的智能体获取邻居信息等. 在 MAS 的实际应用中, 需要考虑隐私保护需求的场景越来越多,小至个人出行的行踪, 大至军用无人机的位置信息, 都迫切需要系统具备高度可靠的隐私保护能力.

鉴于以上原因, 近年来针对 MAS 一致性问题中隐私保护方法的研究引起了国内外研究者们的广泛关注. 研究人员从该问题的各个方面开展工作, 将攻击者的能力建模并分类, 构建隐私保护技术框架, 精心设计智能体交互依赖的通信协议以及动力学更新方程, 用可量化的标准进行性能评估等. 本文将尝试对这些工作及其贡献进行综述.

结束语

本文对MAS一致性问题中的隐私保护技术相关工作进行了综述. 考虑MAS一致性控制在实际应用领域中系统内部信息所面临的隐私泄露风险, 将现有的研究工作按技术实现手段分为了3类, 即基于噪声注入的方法、基于密码学的方法和基于状态增强的方法. 随着MAS一致性控制技术在复杂多变的环境下应用需求增长, 研究人员们提出了较多注重实用性、安全级别、效率等综合性能的隐私保护方法. 可以预见的是, 未来MAS技术将广泛地应用到众多领域中, 相应的隐私保护技术也需要得到进一步研究发展, 使其更加成熟和完善, 更好地服务于实际应用场景.

作者简介

黄明德硕士研究生, 目前研究方向为多智能体系统一致性控制;

伍益明副教授, 博士生导师, 目前研究方向为自主无人系统网络安全、分布式系统数据隐私保护、集群智能等;

蒋杰硕士研究生, 目前研究方向为多智能体系统一致性控制.

期刊介绍

《控制理论与应用》(Control Theory & Applications)是经国家科学技术部批准, 教育部主管, 由华南理工大学和中国科学院数学与系统科学研究院联合主办的全国性一级学术刊物, 1984年创刊, 月刊, 国内外公开发行. 《控制理论与应用》是中国科学引文数据库首批统计源期刊之一，中文核心期刊，入选中国精品科技期刊顶尖学术论文F5000项目，中国科协自动化学科领域高质量科技期刊目录以及中国科协百篇优秀科技论文遴选计划，2021年入选广东省高质量科技期刊建设项目，2022-2024年连续获得基金委资助（科技活动专项）。

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