保护有限脉冲响应系统的隐私
Preserving Privacy of Finite Impulse Response Systems
AI总结：
本文研究通过在输入输出中加入噪声以增加FIR系统模型识别误差，以保护系统模型作为商业秘密。提出最优滤波器设计，使识别误差最大化同时保持闭环性能下降在限值内，并利用差分隐私设计输出噪声以保护模型隐私。
摘要：
在有限脉冲响应（FIR）系统中，通过增加输入和输出噪声以提高模型识别误差被视为一种方法。这源于希望将系统模型作为贸易秘密保护，通过使模型识别技术无效来实现。构造了用于构建加性噪声的最优滤波器，以在保持闭环性能下降低于限制的情况下最大化识别误差。此外，利用差分隐私设计输出噪声以保护模型隐私。
英文摘要：
Adding input and output noises for increasing model identification error of finite impulse response (FIR) systems is considered. This is motivated by the desire to protect the model of the system as a trade secret by rendering model identification techniques ineffective. Optimal filters for constructing additive noises that maximizes the identification error subject to maintaining the closed-loop performance degradation below a limit are constructed. Furthermore, differential privacy is used for designing output noises that preserve the privacy of the model.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
