基于隐私保护的动态网络平均共识算法

摘要

本发明涉及一种基于隐私保护的动态网络平均共识算法,适用于动态网络的通信安全和数据隐私保护。该算法涉及个体初始时刻状态的分解和显式状态与隐式状态的交互。通过分解方案，保证个体的真实状态在交互过程中始终受到严格的隐私保护。个体对其初始时刻真实状态进行分解，得到显式状态和隐式状态。在该算法中，个体产生的显式状态与网络中的邻居个体进行交互，而隐式状态仅存储于个体自身，并且只与自身的显式状态进行交互。本发明提出的动态网络平均共识隐私保护算法，确保在动态网络中且不泄露个体真实状态的条件下，可以达成准确的平均共识，有效的解决了个体状态在动态网络通信过程中易发生隐私泄露的问题，保证了通信安全。