Characterizing Trust and Resilience in Distributed Consensus for Cyberphysical Systems

要約

この作業は、エージェント間の信頼の確率的価値が利用可能な回復力のあるコンセンサスの問題を考慮します。
具体的には、エージェント間で信頼の追加情報が存在する場合、収束、コンセンサスのコンセンサスの逸脱、および予想される収束率を特徴付けるために、統一された数学的枠組みを導き出します。
確率的信頼値とコンセンサスプロトコルの特定の条件下で：1）悪意のあるエージェントがネットワーク接続の半分以上を構成する場合でも、共通の制限値への収束がほぼ確実であることを示します。
ほぼ確実に有限の時間。
さらに、予想される収束率は、エージェント間の信頼観察の品質の関数として指数関数的に減衰します。

要約(オリジナル)

This work considers the problem of resilient consensus where stochastic values of trust between agents are available. Specifically, we derive a unified mathematical framework to characterize convergence, deviation of the consensus from the true consensus value, and expected convergence rate, when there exists additional information of trust between agents. We show that under certain conditions on the stochastic trust values and consensus protocol: 1) almost sure convergence to a common limit value is possible even when malicious agents constitute more than half of the network connectivity, 2) the deviation of the converged limit, from the case where there is no attack, i.e., the true consensus value, can be bounded with probability that approaches 1 exponentially, and 3) correct classification of malicious and legitimate agents can be attained in finite time almost surely. Further, the expected convergence rate decays exponentially as a function of the quality of the trust observations between agents.

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