論文の概要: Game of Coding With an Unknown Adversary

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07109v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 23:06:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:05:49.210411
• Title: Game of Coding With an Unknown Adversary
• Title（参考訳）: Game of Coding with a Unknown Adversary (英語)
• Authors: Hanzaleh Akbarinodehi, Parsa Moradi, Mohammad Ali Maddah-Ali,
• Abstract要約: 新興の分散型アプリケーションによって動機づけられたコーディングフレームワークは、符号化されたシンボルに対する敵の制御が従来の符号化理論の基本的な限界を超えるシナリオに対処するために導入された。 デコーダは、データコレクタ(DC)として、受け入れと拒絶のメカニズムを持ち、次に推定モジュールが続くが、敵は、その実用性を最大化することを目指している。 我々は,直流が相手の効用関数を知らずに平衡付近で達成できる戦略にコミットできるアルゴリズムを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.839621757142597
• License:
• Abstract: Motivated by emerging decentralized applications, the \emph{game of coding} framework has been recently introduced to address scenarios where the adversary's control over coded symbols surpasses the fundamental limits of traditional coding theory. Still, the reward mechanism available in decentralized systems, motivates the adversary to act rationally. While the decoder, as the data collector (DC), has an acceptance and rejection mechanism, followed by an estimation module, the adversary aims to maximize its utility, as an increasing function of (1) the chance of acceptance (to increase the reward), and (2) estimation error. On the other hand, the decoder also adjusts its acceptance rule to maximize its own utility, as (1) an increasing function of the chance of acceptance (to keep the system functional), (2) decreasing function of the estimation error. Prior works within this framework rely on the assumption that the game is complete, that is, both the DC and the adversary are fully aware of each other's utility functions. However, in practice, the decoder is often unaware of the utility of the adversary. To address this limitation, we develop an algorithm enabling the DC to commit to a strategy that achieves within the vicinity of the equilibrium, without knowledge of the adversary's utility function. Our approach builds on an observation that at the equilibrium, the relationship between the probability of acceptance and the mean squared error (MSE) follows a predetermined curve independent of the specific utility functions of the players. By exploiting this invariant relationship, the DC can iteratively refine its strategy based on observable parameters, converging to a near-optimal solution. We provide theoretical guarantees on sample complexity and accuracy of the proposed scheme.
• Abstract（参考訳）: 新たな分散化アプリケーションによって動機づけられた 'emph{game of coding} フレームワークは、符号化されたシンボルに対する敵の制御が従来の符号化理論の基本的な限界を超えるシナリオに対処するために、最近導入された。 それでも、分散システムで利用可能な報酬メカニズムは、敵が合理的に行動するように動機付けている。 データコレクタ(DC)として、デコーダは、受け入れ拒否機構を持ち、次に推定モジュールが続くが、敵は、(1)受容可能性(報酬を増やす)と(2)推定誤差の増大機能として、その実用性を最大化することを目的としている。 一方、デコーダは、(1)受理可能性の増大機能(システム機能を維持するために)、(2)推定誤差の減少機能として、自己効用を最大化するために、受理ルールも調整する。 このフレームワーク内での以前の作業は、ゲームが完成しているという仮定、すなわちDCと敵の両方が互いのユーティリティ機能を完全に認識しているという仮定に依存していた。 しかし、実際にはデコーダは敵の効用を知らないことが多い。 この制限に対処するため,直流が相手の効用関数を知らずに平衡付近で達成できる戦略にコミットできるアルゴリズムを開発した。 提案手法は, 平衡において, 平均二乗誤差(MSE)と平均二乗誤差(MSE)の関係が, プレイヤーの特定の効用関数に依存しない所定の曲線に従っていることを示す。 この不変性を利用して、DCは観測可能なパラメータに基づいた戦略を反復的に洗練し、ほぼ最適解に収束させることができる。 提案手法の複雑さと精度を理論的に保証する。

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