論文の概要: Comparison and performance analysis of dynamic encrypted control approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17333v1
- Date: Mon, 20 Oct 2025 09:26:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.383943
- Title: Comparison and performance analysis of dynamic encrypted control approaches
- Title（参考訳）: 動的暗号化制御手法の比較と性能解析
- Authors: Sebastian Schlor, Frank Allgöwer,
- Abstract要約: ホモモルフィック暗号化は、測定と制御信号のプライバシを保証し、システムとコントローラパラメータを意図したように制御しながら、システムとコントローラパラメータを保証している。
本稿では、ブートストラップ、制御状態の周期的リセット、整数再構成、FIRコントローラといった動的制御の暗号化に対する最近のアプローチをレビューし、安定性と性能解析を行い、それらの適合性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5371337604556311
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Encrypted controllers using homomorphic encryption have proven to guarantee the privacy of measurement and control signals, as well as system and controller parameters, while regulating the system as intended. However, encrypting dynamic controllers has remained a challenge due to growing noise and overflow issues in the encoding. In this paper, we review recent approaches to dynamic encrypted control, such as bootstrapping, periodic resets of the controller state, integer reformulations, and FIR controllers, and equip them with a stability and performance analysis to evaluate their suitability. We complement the analysis with a numerical performance comparison on a benchmark system.
- Abstract（参考訳）: ホモモルフィック暗号化を用いた暗号化コントローラは、システムやコントローラのパラメータだけでなく、計測や制御信号のプライバシも保証し、システムが意図したように制御できることが証明されている。
しかし、動的コントローラの暗号化は、符号化におけるノイズやオーバーフローの問題が増大しているため、依然として課題となっている。
本稿では、ブートストラップ、制御状態の周期的リセット、整数再構成、FIRコントローラなどの動的暗号化制御に対する最近のアプローチを概説し、それらの適合性を評価するために安定性と性能解析を行う。
ベンチマークシステムにおける数値性能比較により解析を補完する。
関連論文リスト
- Building a Robust Risk-Based Access Control System to Combat Ransomware's Capability to Encrypt: A Machine Learning Approach [0.510691253204425]
ランサムウェアの中核機能、無許可の暗号化は、正当な使用を妨害することなく悪意のある暗号化活動を識別しブロックする制御を要求する。
我々は、機械学習推論と必須アクセス制御を結合して、Linux上の暗号化をリアルタイムに規制する確率論的、リスクベースのアクセス制御アーキテクチャを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-23T14:48:35Z) - Client-Aided Secure Two-Party Computation of Dynamic Controllers [1.217503190366097]
提案プロトコルは,2つのサーバに対するコントローラ計算のアウトソーシングを実現する。
プロトコルの実現性は、PIDとオブザーバベースの制御の数値的な例を通して示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-04T01:35:47Z) - Bootstrapping Guarantees: Stability and Performance Analysis for Dynamic Encrypted Control [0.057550045763103325]
ブートストラップ(bootstrapping)は、完全に同型な暗号システムで一般的に使用されるテクニックで、コントローラ状態のオーバーフローを避けるために使用できる。
ブートストラップを考慮した動的暗号化制御の解析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-27T13:52:41Z) - Encrypted Dynamic Control exploiting Limited Number of Multiplications and a Method using RLWE-based Cryptosystem [0.3749861135832073]
本稿では,ほとんどの同型暗号方式で実装可能な動的コントローラを暗号化する手法を提案する。
結果として、暗号化されたコントローラは、暗号化されたデータごとに、限られた数の同型乗算しか必要としない。
本稿では,Ring Learning With Errors(RLWE)ベースの暗号システムにおいて,メッセージのベクトルを1つの暗号文に暗号化する手法のカスタマイズを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-07T08:24:48Z) - Improving the Performance of Robust Control through Event-Triggered
Learning [74.57758188038375]
LQR問題における不確実性に直面していつ学習するかを決定するイベントトリガー学習アルゴリズムを提案する。
本研究では,ロバストな制御器ベースライン上での性能向上を数値例で示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-28T17:36:37Z) - Learning Robust Output Control Barrier Functions from Safe Expert Demonstrations [50.37808220291108]
本稿では,専門家によるデモンストレーションの部分的な観察から,安全な出力フィードバック制御法を考察する。
まず,安全性を保証する手段として,ロバスト出力制御バリア関数(ROCBF)を提案する。
次に、安全なシステム動作を示す専門家による実証からROCBFを学習するための最適化問題を定式化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-18T23:21:00Z) - Sparsity in Partially Controllable Linear Systems [56.142264865866636]
本研究では, 部分制御可能な線形力学系について, 基礎となる空間パターンを用いて検討する。
最適制御には無関係な状態変数を特徴付ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-12T16:41:47Z) - Deep Reinforcement Learning for Wireless Scheduling in Distributed Networked Control [37.10638636086814]
完全分散無線制御システム(WNCS)の周波数チャネル数に制限のある結合アップリンクとダウンリンクのスケジューリング問題を考える。
深層強化学習(DRL)に基づくフレームワークを開発した。
DRLにおける大きなアクション空間の課題に対処するために,新しいアクション空間削減法とアクション埋め込み法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-26T11:27:12Z) - Regret-optimal Estimation and Control [52.28457815067461]
後悔最適推定器と後悔最適制御器は状態空間形式で導出可能であることを示す。
非線形力学系に対するモデル予測制御(MPC)と拡張KalmanFilter(EKF)の残差最適類似性を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-22T23:14:21Z) - How Are Learned Perception-Based Controllers Impacted by the Limits of
Robust Control? [17.775878968489852]
制御性/可観測性グラムの最小固有値のようなシステム特性の観点から、最適制御問題の難しさを再考する。
データ駆動コントローラのパフォーマンスとサンプルの複雑さを予測するタスクの定量化可能な制御と知覚的難易度メトリクスはどの程度ですか?
その結果,頑健な制御の基本的限界は,学習した知覚に基づく制御器のサンプル効率と性能に影響を及ぼすことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-02T00:31:31Z) - Non-stationary Online Learning with Memory and Non-stochastic Control [71.14503310914799]
我々は,過去の決定に依拠する損失関数を許容するメモリを用いたオンライン凸最適化(OCO)の問題について検討する。
本稿では,非定常環境に対してロバストなアルゴリズムを設計するための性能指標として,動的ポリシーの後悔を紹介する。
我々は,時間的地平線,非定常度,メモリ長といった面で,最適な動的ポリシーの後悔を確実に享受するメモリ付きOCOの新しいアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-07T09:45:15Z) - Enforcing robust control guarantees within neural network policies [76.00287474159973]
本稿では、ニューラルネットワークによってパラメータ化され、ロバスト制御と同じ証明可能なロバスト性基準を適用した、一般的な非線形制御ポリシークラスを提案する。
提案手法は,複数の領域において有効であり,既存のロバスト制御法よりも平均ケース性能が向上し,(非ロバスト)深部RL法よりも最悪のケース安定性が向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-16T17:14:59Z) - Learning Stabilizing Controllers for Unstable Linear Quadratic
Regulators from a Single Trajectory [85.29718245299341]
線形2次制御器(LQR)としても知られる2次コストモデルの下で線形制御器を研究する。
楕円形不確実性集合内の全ての系を安定化させる制御器を構成する2つの異なる半定値プログラム(SDP)を提案する。
高い確率で安定化コントローラを迅速に識別できる効率的なデータ依存アルゴリズムであるtextsceXplorationを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-19T08:58:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。