Reliable and Private Utility Signaling for Data Markets
Li Peng, Jiayao Zhang, Yihang Wu, Weiran Liu, Jinfei Liu, Zheng Yan, Kui Ren, Lei Zhang, Lin Qu
数据的爆炸性增长突显了其在通过数据市场推动经济增长的关键作用,这些数据能够广泛共享和访问高质量的数据集。 为了支持有效的交易,信号机制为参与者提供交易前数据产品的信息,从而实现明智的决策并促进交易。 然而,由于数据固有的自由重复性,通常采用的信号方法面临着隐私和可靠性之间的两难境地,破坏了信号在指导决策方面的有效性。 为了解决这个问题,本文探讨了基于非TCP的构建,为同时确保隐私和可靠性的理想信号机制提供了好处。 我们首先正式确定理想的实用信号机制,并证明其防止参与者做出次优决策并促进知情数据交易的能力。 为了设计一个协议来实现其功能,我们建议利用恶意安全的多方计算(MPC)来确保信号计算的隐私性和鲁棒性,并引入基于MPC的哈希验证方案,以确保输入可靠性。 在需要公平数据估值的多卖方场景中,我们进一步探索了基于MPC的KNN-Shapley方法的设计和优化,提高了效率。 严格的实验证明了我们方法的效率和实用性。
The explosive growth of data has highlighted its critical role in driving economic growth through data marketplaces, which enable extensive data sharing and access to high-quality datasets. To support effective trading, signaling mechanisms provide participants with information about data products before transactions, enabling informed decisions and facilitating trading. However, due to the inherent free-duplication nature of data, commonly practiced signaling methods face a dilemma between priv...