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Diese Studie untersucht, wie differenzielle Privatsphäre das Mechanikdesign verbessern kann, indem sie die Anreize für Unehrlichkeit unter strategischen Akteuren verringert.

October 1, 2007

Mechanismusdesign über Differentiale Privatsphäre

Key Points

Diese Studie untersucht, wie differenzielle Privatsphäre das Mechanikdesign verbessern kann, indem sie die Anreize für Unehrlichkeit unter strategischen Akteuren verringert.
Untersuchung der differentiellen Privatsphäre im Kontext des strategischen Informationsberichts.
Analyse verschiedener Auktionsformate, einschließlich digitaler Güter und Attributauktions.
Entwicklung von Mechanismen, die gegenüber Spielerkoalitionen robust sind und Wiederholbarkeit bieten.
Mechanismen, die differenzielle Privatsphäre einbeziehen, erweisen sich als nahezu dominante Strategie unter beliebigen Spieler-Nutzenfunktionen.
Neue Erkenntnisse deuten auf eine Resilienz gegenüber Koalitionen hin und ermöglichen eine einfache Wiederholbarkeit des Auktionsprozesses.
Die Verallgemeinerung bisheriger Datenschutzrahmen zur Berücksichtigung der hohen Sensibilität von Auktionssettings wird festgestellt.

Abstract

Wir untersuchen die Rolle, die datenschutzfreundliche Algorithmen, die das Leck von spezifischen Informationen über Teilnehmer verhindern, bei der Gestaltung von Mechanismen für strategische Agenten spielen können, die die Spieler dazu anregen müssen, Informationen ehrlich zu melden. Konkret zeigen wir, dass das aktuelle Konzept der Differentialprivatsphäre, neben ihrer eigenen intrinsischen Tugend, sicherstellen kann, dass die Teilnehmer nur einen begrenzten Einfluss auf das Ergebnis des Mechanismus haben und folglich einen begrenzten Anreiz haben, zu lügen. Genauer gesagt sind Mechanismen mit Differentialprivatsphäre annähernde dominante Strategien unter beliebigen Nutzenfunktionen der Spieler, sind automatisch widerstandsfähig gegen Koalitionen und ermöglichen eine einfache Wiederholbarkeit. Wir untersuchen mehrere spezielle Fälle des Problems der unbegrenzten Angebotsauktion und liefern neue Ergebnisse für Auktionen digitaler Güter, Attributauktionen und Auktionen mit beliebigen strukturellen Einschränkungen hinsichtlich der Preise. Als wichtigen Vorlauf zur Entwicklung eines datenschutzfreundlichen Auktionsmechanismus führen wir eine Verallgemeinerung früherer Datenschutzarbeiten ein und untersuchen diese, die die hohe Sensitivität des Auktionssettings berücksichtigt, in dem ein einzelner Teilnehmer den optimalen festen Preis dramatisch verändern kann, und eine leichte Änderung des angebotenen Preises die Einnahmen von optimal auf null reduzieren kann.

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