論文の概要: Game of Coding: Coding Theory in the Presence of Rational Adversaries, Motivated by Decentralized Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02313v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 18:04:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:23.341451
• Title: Game of Coding: Coding Theory in the Presence of Rational Adversaries, Motivated by Decentralized Machine Learning
• Title（参考訳）: ゲーム・オブ・コーディング:分散機械学習に動機づけられた論理的敵の存在下での符号化理論
• Authors: Hanzaleh Akbari Nodehi, Viveck R. Cadambe, Mohammad Ali Maddah-Ali,
• Abstract要約: 符号化理論は、信頼できる通信、記憶、計算を可能にする上で重要な役割を果たす。 新興の分散アプリケーション、特に分散機械学習(DeML)では、参加ノードは受け入れられたコントリビューションに対して報酬を受ける。 コーディング理論を信頼最小化設定に拡張する新しいゲーム理論フレームワークであるコーディングゲームを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.147310961390534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coding theory plays a crucial role in enabling reliable communication, storage, and computation. Classical approaches assume a worst-case adversarial model and ensure error correction and data recovery only when the number of honest nodes exceeds the number of adversarial ones by some margin. However, in some emerging decentralized applications, particularly in decentralized machine learning (DeML), participating nodes are rewarded for accepted contributions. This incentive structure naturally gives rise to rational adversaries who act strategically rather than behaving in purely malicious ways. In this paper, we first motivate the need for coding in the presence of rational adversaries, particularly in the context of outsourced computation in decentralized systems. We contrast this need with existing approaches and highlight their limitations. We then introduce the game of coding, a novel game-theoretic framework that extends coding theory to trust-minimized settings where honest nodes are not in the majority. Focusing on repetition coding, we highlight two key features of this framework: (1) the ability to achieve a non-zero probability of data recovery even when adversarial nodes are in the majority, and (2) Sybil resistance, i.e., the equilibrium remains unchanged even as the number of adversarial nodes increases. Finally, we explore scenarios in which the adversary's strategy is unknown and outline several open problems for future research.
• Abstract（参考訳）: 符号化理論は、信頼できる通信、記憶、計算を可能にする上で重要な役割を果たす。 古典的アプローチでは、最悪の対逆モデルを仮定し、真正なノード数が対逆のノード数を超える場合にのみ、誤り訂正とデータ回復をある程度のマージンで保証する。 しかし、いくつかの新興分散アプリケーション、特に分散機械学習(DeML)では、参加ノードは受け入れられたコントリビューションに対して報酬を受ける。 このインセンティブ構造は、純粋に悪意ある方法で行動するのではなく、戦略的に行動する合理的な敵を自然に引き起こす。 本稿では、まず、合理的な敵の存在下でのコーディングの必要性を、特に分散システムにおけるアウトソース計算の文脈において動機づける。 このニーズを既存のアプローチと対比し、その制限を強調します。 次に、コーディング理論を拡張して、正直なノードが多数ではない信頼最小化設定に拡張する、新しいゲーム理論フレームワークであるコーディングのゲームを紹介します。 繰り返し符号化に焦点をあてて,(1)敵対ノードが多数派である場合でも,データ回復の非ゼロ確率を達成する能力,(2)反逆ノードの数が増えても平衡は変化しない,という2つの特徴を強調した。 最後に,敵の戦略が不明なシナリオについて考察し,今後の研究課題について概説する。

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