論文の概要: BDTS: A Blockchain-based Data Trading System with Fair Exchange
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10001v1
- Date: Fri, 18 Nov 2022 03:01:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 12:31:42.961550
- Title: BDTS: A Blockchain-based Data Trading System with Fair Exchange
- Title(参考訳): BDTS:Fair Exchangeを備えたブロックチェーンベースのデータトレーディングシステム
- Authors: Bo Qin, Qin Wang, Qianhong Wu, Sanxi Li, Wenchang Shi, Yingxin Bi,
Wenyi Tang
- Abstract要約: 本稿では,アンダーラインブロックチェーンに基づくアンダーラインデータアンダーライントレーディングアンダーラインシステムBDTSを提案する。
提案したBDTSは,不正直な行動が罰せられる一方で,良心的な行動が報酬を得ることができる公平な交換プロトコルを実装している。
我々は,ゲーム理論に基づいて消費者,販売者,ディーラーの戦略を分析し,各パーティが正直に振る舞うと,我々のゲームがサブゲーム完全ナッシュ均衡に達することを証明した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.960042506970913
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Trading data through blockchain platforms is hard to achieve \textit{fair
exchange}. Reasons come from two folds: Firstly, guaranteeing fairness between
sellers and consumers is a challenging task as the deception of any
participating parties is risk-free. This leads to the second issue where
judging the behavior of data executors (such as cloud service providers) among
distrustful parties is impractical in traditional trading protocols. To fill
the gaps, in this paper, we present a \underline{b}lockchain-based
\underline{d}ata \underline{t}rading \underline{s}ystem, named BDTS. The
proposed BDTS implements a fair-exchange protocol in which benign behaviors can
obtain rewards while dishonest behaviors will be punished. Our scheme leverages
the smart contract technique to act as the agency, managing data distribution
and payment execution. The solution requires the seller to provide consumers
with the correct decryption keys for proper execution and encourages a
\textit{rational} data executor to behave faithfully for \textit{maximum}
benefits. We analyze the strategies of consumers, sellers, and dealers based on
the game theory and prove that our game can reach the subgame perfect Nash
equilibrium when each party honestly behaves. Further, we implement our scheme
based on the Hyperledger Fabric platform with a full-functional design.
Evaluations show that our scheme achieves satisfactory efficiency and
feasibility.
- Abstract(参考訳): ブロックチェーンプラットフォームを通じてデータを取引することは、 \textit{fair exchange} を達成するのは難しい。
理由は2つある: まず、販売者と消費者の間の公平性を保証することは、あらゆる関係者の騙しはリスクを伴わないため、難しい課題である。
これは、データエグゼキュータ(クラウドサービスプロバイダなど)を信頼できない当事者間で判断することは、従来の取引プロトコルでは現実的ではない、という2つ目の問題につながる。
このギャップを埋めるために,本論文では,bdts と呼ばれる \underline{b}lockchain-based \underline{d}ata \underline{t}rading \underline{s}ystem を提案する。
提案したBDTSは,不正直な行動が罰せられる一方で,良心的な行動が報酬を得ることができる公平な交換プロトコルを実装している。
当社の方式では,スマートコントラクトの手法を活用し,代理店として,データの配布と支払いの実行を管理する。
このソリューションでは、売り手は適切な実行のために正しい復号鍵を消費者に提供すること、そして \textit{rational}データエグゼキュータが \textit{maximum} の利点に対して忠実に振る舞うことを推奨する。
我々は,ゲーム理論に基づいて消費者,販売者,ディーラーの戦略を分析し,各パーティが正直に振る舞うと,我々のゲームがサブゲーム完全ナッシュ均衡に達することを証明した。
さらに、完全な機能設計でHyperledger Fabricプラットフォームに基づいて、私たちのスキームを実装します。
評価の結果,本手法は良好な効率と実現可能性を示す。
関連論文リスト
- Enhancing Trust and Privacy in Distributed Networks: A Comprehensive Survey on Blockchain-based Federated Learning [51.13534069758711]
ブロックチェーンのような分散型アプローチは、複数のエンティティ間でコンセンサスメカニズムを実装することで、魅力的なソリューションを提供する。
フェデレートラーニング(FL)は、参加者がデータのプライバシを保護しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,ブロックチェーンのセキュリティ機能とFLのプライバシ保護モデルトレーニング機能の相乗効果について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T07:08:26Z) - A Bargaining-based Approach for Feature Trading in Vertical Federated
Learning [54.51890573369637]
本稿では,垂直的フェデレートラーニング(VFL)において,経済的に効率的な取引を促進するための交渉型特徴取引手法を提案する。
当社のモデルでは,収益ベース最適化の目的を考慮し,パフォーマンスゲインベースの価格設定を取り入れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T10:21:07Z) - Prime Match: A Privacy-Preserving Inventory Matching System [15.320275576536854]
金融業界では、銀行はしばしば顧客同士のマッチングを見つける仕事を引き受ける。
一致しない場合、当事者は株式を公開市場で売買する必要があるため、追加費用がかかる。
私たちは、クライアントが市場への影響を減らして注文を効率的にマッチングできるソリューション、Prime Matchを提供しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-14T17:03:44Z) - Towards a Theory of Maximal Extractable Value II: Uncertainty [4.07926531936425]
最大抽出可能値(英: Maximal Extractable Value、MEV)は、分散システムで一般的に見られる一時的な独占力によって抽出できる値である。
この抽出は、トランザクションの提出時のユーザのプライバシの欠如と、トランザクションの再注文、追加、および/または検閲を行う独占バリデーターの能力に起因している。
公平な注文手法も経済メカニズムも,任意の支払関数に対して個別にMEVを緩和できないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T15:01:11Z) - Incentivized Communication for Federated Bandits [67.4682056391551]
我々は,サーバがインセンティブを提供することでクライアントにデータを共有する動機付けを行う,フェデレートされた盗賊に対するインセンティブ付きコミュニケーション問題を導入する。
本稿では,実証可能な通信とインセンティブコスト保証により,ほぼ最適の後悔を実現する,最初のインセンティブ付き通信プロトコルであるInc-FedUCBを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-21T00:59:20Z) - Masquerade: Simple and Lightweight Transaction Reordering Mitigation in Blockchains [5.690884793952696]
本稿では,システムにおけるユーザの満足度と信頼性を高めるために,Masqueradeと呼ばれるMEV対応プロトコル設計を提案する。
本稿では,攻撃シナリオにおける敵の行動を軽減するための「トークン」の概念を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-29T14:42:43Z) - Competition, Alignment, and Equilibria in Digital Marketplaces [97.03797129675951]
プラットフォームアクションがバンディットアルゴリズムであり,両プラットフォームがユーザ参加を競うデュオポリー市場について検討する。
私たちの主な発見は、この市場における競争は、市場の結果をユーザーユーティリティと完全に一致させるものではないということです。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-30T17:43:58Z) - Privacy-Friendly Peer-to-Peer Energy Trading: A Game Theoretical
Approach [0.0]
ゲーム理論に基づく分散型プライバシフレンドリーなエネルギー取引プラットフォーム(PFET)を提案する。
同型暗号化暗号システムを使用して、買い手や売り手の機密情報を暗号化し、売り手$'$価格と買い手$'$需要を暗号化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-05T20:41:32Z) - Macroscopic properties of buyer-seller networks in online marketplaces [55.41644538483948]
2010年から2021年の間にオンラインマーケットプレースで発生した2億2500万トランザクションを含む2つのデータセットを分析した。
オンラインマーケットプレースにおける取引は、言語、生涯、製品、規制、技術に大きな違いがあるにもかかわらず、非常に類似したパターンを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-16T18:00:47Z) - Blockchains through ontologies: the case study of the Ethereum ERC721
standard in OASIS (Extended Version) [0.0]
本稿では,ブロックチェーン上に格納されたスマートコントラクトをソフトウェアエージェントとして意味表現する一般的な手段として,エージェント,システム,サービス統合のためのEmphOntologyを利用する方法について報告する。
ERC721標準による管理をケーススタディとして提示したNFT(Non-fungible tokens)に特に注意が払われる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-07T06:54:11Z) - Second layer data governance for permissioned blockchains: the privacy
management challenge [58.720142291102135]
新型コロナウイルス(COVID-19)やエボラウイルス(エボラ出血熱)のようなパンデミックの状況では、医療データを共有することに関連する行動は、大規模な感染を避け、死亡者を減らすために重要である。
この意味において、許可されたブロックチェーン技術は、スマートコントラクトが管理する不変で統一された分散データベースを通じて、データのオーナシップ、透明性、セキュリティを提供する権利をユーザに与えるために登場します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T13:19:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。