Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Secure Multi-agent Planning via Sharemind

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F20%3A00347273" target="_blank" >RIV/68407700:21230/20:00347273 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.5220/0009147908520859" target="_blank" >https://doi.org/10.5220/0009147908520859</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.5220/0009147908520859" target="_blank" >10.5220/0009147908520859</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Secure Multi-agent Planning via Sharemind

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Classical planning provides models and algorithms for solving problems of finding a sequence of actions that transforms the initial state of the world into a state of the world with the desired properties. In classical planning, we assume that the solution plan entails all actors in the world and thus it can be computed centrally. In multi-agent planning, this assumption is dropped in favor of situations where there is multitude of actors with individual capabilities, goals, and objectives, called agents. In this work, we propose a novel technique for multi-agent planning which combines a state-of-the-art planner called Planning State Machine (PSM) Planner with a framework for mutli-party secure computation, Sharemind. This allows the agents to find a cooperative plan while preventing the leakage of private information in a practical and scalable way.

  • Název v anglickém jazyce

    Secure Multi-agent Planning via Sharemind

  • Popis výsledku anglicky

    Classical planning provides models and algorithms for solving problems of finding a sequence of actions that transforms the initial state of the world into a state of the world with the desired properties. In classical planning, we assume that the solution plan entails all actors in the world and thus it can be computed centrally. In multi-agent planning, this assumption is dropped in favor of situations where there is multitude of actors with individual capabilities, goals, and objectives, called agents. In this work, we propose a novel technique for multi-agent planning which combines a state-of-the-art planner called Planning State Machine (PSM) Planner with a framework for mutli-party secure computation, Sharemind. This allows the agents to find a cooperative plan while preventing the leakage of private information in a practical and scalable way.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GJ18-24965Y" target="_blank" >GJ18-24965Y: Multi-agentní plánování s ochranou soukromých informací</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 12th International Conference on Agents and Artificial Intelligence

  • ISBN

    978-989-758-395-7

  • ISSN

    2184-433X

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    852-859

  • Název nakladatele

    SciTePress - Science and Technology Publications

  • Místo vydání

    Porto

  • Místo konání akce

    Valletta

  • Datum konání akce

    22. 2. 2020

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000570769000096