Mekanismdesign handlar om distribuerade algoritmer som utförs med egenintresserade agenter. Designern, vars syfte är att optimera vissa funktioner hos agenter privata typer, måste konstruera en beräkning som tar hänsyn till agent incitament som inte nödvändigtvis är i linje med syftet med mekanismen. Traditionellt är mekanismer utformade för agenter som bara bryr sig om den nytta de härrör från mekanismen resultatet, som ofta helt eller delvis avslöjar sina (deklarerade) typer. Sådana mekanismer kan bli otillräckliga när agenter är integritetsmedvetna, dvs. när deras förlust av integritet påverkar deras nytta negativt. I sådana fall kan det, om man bortser från integritetsmedvetenheten vid utformningen av en mekanism, bli omotiverat och därmed ineffektivt. Intressant, och något kontraintuitivt, Xiao [eprint 2011] har nyligen visat att detta kan hända även när mekanismen bevarar en stark uppfattning om integritet. Mot att bygga mekanismer för integritetsmedvetna agenter lägger vi fram och motiverar en modell för integritetsmedveten mekanismdesign. Vi visar sedan att mekanismer som är medvetna om privatlivet är genomförbara. Följande är en sammanfattning av våra bidrag: -Modellering av integritetsmedvetna agenter: Vi föreslår en ny modell av integritetsmedvetna agenter där agenter bara behöver ha en konservativ övre gräns för hur förlust av integritet negativt påverkar deras nytta. Detta är i avvikelse från tidigare modellering som krävde full karakterisering. -Sekretess av integritet förlust värderingar: Agent integritet värderingar är ofta känsliga på egen hand. Vår modell av integritetsmedvetna mekanismer tar hänsyn till förlust av nytta på grund av information läckt om dessa värderingar. -Garantier för agenter med höga integritetsvärderingar: Eftersom det är omöjligt att garantera incitamentkompatibilitet för agenter som har godtyckligt höga integritetsvärderingar, kräver vi en integritetsmedveten mekanism för att sätta en tröskel så att mekanismen är incitamentskompatibel w.r.t. Agenter vars integritetsvärderingar ligger under tröskelvärdet, och differentiell integritet garanteras för alla andra agenter. -Konstructing privacy-aware mechanisms: Vi bygger först en sekretess-medveten mekanism för ett enkelt valproblem, och sedan ge ett mer allmänt resultat, baserat på den senaste generiska konstruktionen av ungefär additiva mekanismer av Nissim, Smorodinsky, och Tennenholtz [ITCS 2012]. Vi visar att under ett milt antagande om fördelningen av integritetsvärderingar (nämligen, att värderingar begränsas för alla utom en försvinnande del av befolkningen) dessa konstruktioner är incitament kompatibla w.r.t. Nästan alla ämnen, och därmed ge en approximation av det optimala. Slutligen visar vi hur vi kan tillämpa vår allmänna konstruktion för att få en mekanism för integritetsmedveten försäljning av digitala varor.
REF utformar mekanismer för integritetsmedvetenhet som är förenliga med incitament för alla agenter vars integritetsvärderingar ligger under ett visst tröskelvärde och är olika privata med avseende på alla andra agenter.
Privacy-aware mechanism design
{'venue': "EC '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}