論文の概要: ZK-Value: A Practical Zero-Knowledge System for Verifiable Data Valuation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03581v1
• Date: Tue, 05 May 2026 09:51:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.885263
• Title: ZK-Value: A Practical Zero-Knowledge System for Verifiable Data Valuation
• Title（参考訳）: ZK-Value: 検証可能なデータ評価のための実用的なゼロ知識システム
• Authors: Zhaoyu Wang, Pingchuan Ma, Zhantong Xue, Yuguang Zhou, Qixin Zhang, Xiaoqin Zhang, Shuai Wang,
• Abstract要約: 本稿では,ZKデータ評価システムZK-Valueを提案する。 私たちのソリューションは、完全に共設計のアーキテクチャを通じてスケーラビリティのギャップを埋めます。 12の標準データセットで評価されたZK-Valueは、最先端のベースラインと同等のバリュエーション品質を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.75557505495487
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data valuation is a foundational task in data marketplaces, where a Shapley-value attribution determines how a buyer's payment is distributed among data providers. Typically, the marketplace operator runs this attribution alone, requiring participants and external auditors to trust scores they cannot independently recompute on the underlying private data. While zero-knowledge proofs (ZKPs) can theoretically reconcile this conflict between privacy and verifiability, existing ZK valuation systems fail to scale to real-world marketplace demands due to prohibitive proving times or the requirement to disclose validation cohorts. We present ZK-Value, a practical, end-to-end ZK data-valuation system. Our solution bridges the scalability gap through a fully co-designed architecture: (1) LSH-Shapley, a locality-based valuation primitive that replaces expensive pairwise distance metrics with per-bucket collision counts; (2) ZK-LSH-Shapley, a tailored ZKP protocol that drastically reduces witness size by encoding these counts into bucket-level histograms rather than naive per-pair tensors; and (3) structural proof-system optimizations, specifically super-oracle batching and sparsity skipping. Evaluated across 12 standard datasets, ZK-Value delivers valuation quality on par with state-of-the-art baselines (within 0.033 AUROC of exact KNN-Shapley), while generating proofs in seconds to minutes and outperforming specialized ZK baselines by 12.6x to 68.1x in proving time, with verification in under 4.6 s.
• Abstract（参考訳）: データバリュエーション(Data valuation)は、データマーケットプレースにおける基本的なタスクであり、Shapley-value属性によって、バイヤーの支払いがデータプロバイダ間でどのように分散されるかが決定される。 通常、マーケットプレースオペレータは、この属性のみを実行し、参加者と外部監査官は、基礎となるプライベートデータに対して独立して再計算できないスコアを信頼する必要がある。 ゼロ知識証明(ZKPs)は理論上、プライバシーと検証可能性の対立を解決できるが、既存のZK評価システムは、禁止的な証明時間や検証コホートを開示する必要があるため、現実の市場要求にスケールできない。 本稿では,ZKデータ評価システムZK-Valueを提案する。 LSH-Shapley, 高額な対距離のメトリクスをバケット毎の衝突数に置き換えるローカリティベースの評価プリミティブ, (2) ZK-LSH-Shapley, ZK-LSH-Shapley。 12の標準データセットで評価され、ZK-Valueは最先端のベースライン(正確にはKNN-Shapleyの0.033 AUROC)と同等のバリュエーション品質を提供し、数秒から数分で証明を生成し、証明時間で特別なZKベースラインを12.6倍から68.1倍、検証時間は4.6秒未満である。

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