Vi initierar studien av marknader för privata data, genom linsen av differential integritet. Även om köp och försäljning av privata data redan har börjat i stor skala, saknas en teori om integritet som en vara. I detta dokument föreslår vi att man bygger upp en sådan teori. I synnerhet överväger vi en miljö där en dataanalytiker vill köpa information från en befolkning från vilken han kan uppskatta viss statistik. Analytikern vill få en korrekt uppskattning billigt, medan ägarna av privata data upplever vissa kostnader för deras förlust av integritet, och måste kompenseras för denna förlust. Agenter är själviska, och vill maximera sin vinst, så vårt mål är att utforma sanningsenliga mekanismer. Vårt huvudsakliga resultat är att sådana problem naturligtvis kan ses och lösas optimalt som varianter av flera enhetsauktioner. Baserat på detta resultat härleder vi auktioner som är optimala upp till små konstanta faktorer för två naturliga inställningar: 1. När dataanalytikern har ett fast precisionsmål visar vi att en tillämpning av den klassiska Vickrey-auktionen uppnår analytikerns precisionsmål samtidigt som den minimerar hans totala betalning. 2. Utgångspunkten är följande: När dataanalytikern har en fast budget, ger vi en mekanism som maximerar riktigheten av den resulterande uppskattningen samtidigt som den garanterar att de resulterande summan betalningar inte överstiger analytikerns budget. I båda fallen är vår jämförelseklass den uppsättning avundslösa mekanismer som motsvarar den naturliga klassen av fasta prismekanismer i vår miljö. I båda dessa resultat bortser vi från kostnaden för privatlivet på grund av möjliga samband mellan en individs privata data och hans värdering av integriteten i sig. Vi visar sedan att generiskt, ingen individuellt rationell mekanism kan kompensera individer för den integritetsförlust som uppstått på grund av deras rapporterade värderingar för integritet. Detta är dock en viktig fråga, och att modellera den på rätt sätt är en av de många spännande riktlinjerna för det framtida arbetet.
REF visar att när integritetskostnaderna är korrelerade till data kan ingen individuellt rationell mekanism för direkt avslöjande samtidigt uppnå icke-trivial noggrannhet och differentiell integritet.
Selling privacy at auction
{'venue': "EC '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}