Encrypted control lets a cloud coordinate a fleet of agents on fully homomorphically encrypted state, keeping their positions and commands private. The approximate scheme for real-valued control, CKKS, returns decryptions that carry the encryption noise, a key-recovery leak; the loop must decrypt to actuate, so the leak is unavoidable. Yet the security of approximate FHE is studied statically, encrypted control assumes an honest-but-curious cloud, and persistent-threat games never reach inside the cryptosystem. We model the loop's security under an advanced persistent threat as a two-phase game, passive reconnaissance then active manipulation, separated by a measured residual detector that sees only the manipulation. The passive phase reduces to the known flooding tradeoff; the active defense is re-keying, not bootstrapping, since only re-keying resets accumulated leakage. The active phase is a detection-evasion timing game: overt manipulation is caught, so the rational adversary stays stealthy, and at its Stackelberg equilibrium the defender re-keys on the laziest cadence that denies it, set by the control-theoretic fragility of the graph topology. The marginally-stable graph must re-key far more often than the well-connected one. A three-way tension among FHE precision, control accuracy, and re-key cadence sets where this game lives, between a securability floor and a static-suffices ceiling. The efficient secure point is that window, where re-keying is the price of precision efficiency. More broadly, security for an approximate cryptosystem in a feedback loop is a dynamic game whose defender's move is the scheme's own refresh, applying beyond control to any system that must repeatedly decrypt to act.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
20+阅读 · 6月24日
进入JADC2: 以相关性的速度进行实时决策
专知会员服务
73+阅读 · 2023年9月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
【泡泡图灵智库】Detect-SLAM:目标检测和SLAM相互收益
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月28日
DARPA研发第三代人工智能 聚焦提高战场“智慧”
未来产业促进会
10+阅读 · 2019年3月13日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
6+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
6+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
6+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
10+阅读 · 10月10日
相关资讯
【泡泡图灵智库】Detect-SLAM:目标检测和SLAM相互收益
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月28日
DARPA研发第三代人工智能 聚焦提高战场“智慧”
未来产业促进会
10+阅读 · 2019年3月13日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员