智能体互联网中隐私增强互操作框架设计与优化
随着物联网与人工智能技术的深度融合，由海量智能体协同互联构成的智能体互联网（Internet of Agents）正逐步迈向深度协同。然而，智能体在互操作过程中需频繁交换状态信息与决策知识，面临严峻的隐私泄露风险。现有研究大多将隐私保护视为性能优化的附属目标，缺乏系统性的内生安全机制。为此，本文提出一种隐私增强的互操作框架。该框架首先通过数字孪生技术为每个物理智能体构建虚拟映射，在孪生空间中形成隔离的交互沙盘；进而设计基于本地差分隐私的条件生成式对抗网络（LDP-CGAN），将加噪后的本地观测在孪生空间中复原为富含语义的虚拟数据，从源头切断原始数据流；最后提出联邦多智能体深度确定性策略梯度算法...
Guardat en:
| Autors principals: | , , , |
|---|---|
| Format: | Artigo |
| Idioma: | Chinês |
| Publicat: |
Beijing Xintong Media Co., Ltd
2026-01-01
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| Col·lecció: | Dianxin kexue |
| Matèries: | |
| Accés en línia: | http://www.telecomsci.com/thesisDetails#10.11959/j.issn.1000-0801.DXKX260297 |
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