論文の概要: Privacy-Aware Data Acquisition under Data Similarity in Regression Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02611v2
• Date: Thu, 21 Nov 2024 08:57:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:16:23.487103
• Title: Privacy-Aware Data Acquisition under Data Similarity in Regression Markets
• Title（参考訳）: 回帰市場におけるデータ類似性を考慮したプライバシ対応データ取得
• Authors: Shashi Raj Pandey, Pierre Pinson, Petar Popovski,
• Abstract要約: データの類似性とプライバシの嗜好が市場設計に不可欠であることを示す。 我々は、データ類似性が市場参加や取引データの価値にどのように影響するかを数値的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.64195175524365
• License:
• Abstract: Data markets facilitate decentralized data exchange for applications such as prediction, learning, or inference. The design of these markets is challenged by varying privacy preferences as well as data similarity among data owners. Related works have often overlooked how data similarity impacts pricing and data value through statistical information leakage. We demonstrate that data similarity and privacy preferences are integral to market design and propose a query-response protocol using local differential privacy for a two-party data acquisition mechanism. In our regression data market model, we analyze strategic interactions between privacy-aware owners and the learner as a Stackelberg game over the asked price and privacy factor. Finally, we numerically evaluate how data similarity affects market participation and traded data value.
• Abstract（参考訳）: データ市場は、予測、学習、推論などのアプリケーションのための分散データ交換を促進する。 これらの市場のデザインは、データ所有者間のデータ類似性だけでなく、プライバシーの好みも様々である。 関連する研究は、データが統計的情報漏洩によって価格とデータ価値にどのように影響するかをしばしば見落としてきた。 本研究では,データの類似性とプライバシの嗜好が市場設計に不可欠なことを実証し,局所的な差分プライバシーを用いたクエリ応答プロトコルを提案する。 回帰データ市場モデルでは、プライバシを意識したオーナーと学習者の戦略的相互作用を、要求された価格とプライバシ要因に関するStackelbergゲームとして分析する。 最後に,データの類似性が市場参加や取引データの価値にどのように影響するかを数値的に評価する。

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