A privacy preserving collusion secure DCOP algorithm

Tamir Tassa, Tal Grinshpoun, Avishay Yanai

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

11 ציטוטים ‏(Scopus)

תקציר

In recent years, several studies proposed privacy-preserving algorithms for solving Distributed Constraint Optimization Problems (DCOPs). All of those studies assumed that agents do not collude. In this study we propose the first privacy-preserving DCOP algorithm that is immune to coalitions, under the assumption of honest majority. Our algorithm - PC-SyncBB - is based on the classical Branch and Bound DCOP algorithm. It offers constraint, topology and decision privacy. We evaluate its performance on different benchmarks, problem sizes, and constraint densities. We show that achieving security against coalitions is feasible. As all existing privacy-preserving DCOP algorithms base their security on assuming solitary conduct of the agents, we view this study as an essential first step towards lifting this potentially harmful assumption in all those algorithms.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארחProceedings of the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2019
עורכיםSarit Kraus
עמודים4774-4780
מספר עמודים7
מסת"ב (אלקטרוני)9780999241141
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 2019
אירוע28th International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2019 - Macao, סין
משך הזמן: 10 אוג׳ 201916 אוג׳ 2019

סדרות פרסומים

שםIJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence
כרך2019-August
ISSN (מודפס)1045-0823

כנס

כנס28th International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2019
מדינה/אזורסין
עירMacao
תקופה10/08/1916/08/19

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'A privacy preserving collusion secure DCOP algorithm'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי