Tillgången på stora mängder data förändrar hur vi kan göra medicinska upptäckter, förutsäga globala marknadstrender, spara energi och utveckla nya utbildningsstrategier. I vissa miljöer som Genome Wide Association Studies eller djupinlärning, den rena storleken på data (patientfiler eller märkta exempel) verkar avgörande för att göra upptäckter. När uppgifter sprids av många parter, vilket ofta är fallet, måste de dela med sig av dem för att dra full nytta av dem. Ett hinder är att olika enheter är ovilliga att dela med sig av sina uppgifter på grund av integritetsproblem eller förlust av konkurrensfördelar. Arbetet med kryptografisk multi-part beräkning under de senaste 30 åren behandlar integritetsaspekter, men kastar ingen ljus över enskilda parters förluster och vinster när tillgång till data medför påtagliga belöningar. Även om det är tydligt att man kan dra bättre övergripande slutsatser av samarbetet, är det då bättre för enskilda medarbetare att samarbeta? Att ta itu med denna fråga är ämnet för detta dokument. Den ordning i vilken samarbetspartners får resultaten av ett samarbete kommer att vara en avgörande aspekt av vår modellering och våra lösningar. Vi anser att timing är en viktig och obesvarad fråga i databaserade samarbeten. Våra bidrag är som följer. Vi formaliserar en modell av n-part samarbete för datorfunktioner över privata ingångar där deltagarna får sina utgångar i följd, och ordningen beror på deras privata ingångar. Varje utdata "förbättrar" på alla tidigare utdata enligt en belöningsfunktion. Vi säger att en mekanism för collabo- * Full version av detta dokument: http://eprint.iacr.org/2015/178 † ranson uppnår en samarbetsjämvikt om det garanterar en högre belöning för alla deltagare när de går med i ett samarbete jämfört med att inte gå med i det. Vi visar att medan en samarbetsjämvikt i allmänhet är NP-komplett, kan vi designa polynom-tidsalgoritmer för att beräkna det för en rad naturliga modellinställningar. När det är möjligt utformar vi mekanismer för att beräkna en fördelning av output och en beställning av output leverans, baserat på n deltagarnas privata indata, som uppnår en samarbetsjämvikt. De samarbetsmekanismer vi utvecklar finns i standardmodellen och kräver därför en central betrodd part, men vi visar att detta antagande inte är nödvändigt enligt standardiserade kryptografiska antaganden. Vi visar hur mekanismerna kan genomföras på ett decentraliserat sätt av n misstrogna parter med hjälp av nya förlängningar av klassisk säker multipart beräkning som inför ordning och tidsbegränsningar för leverans av output till olika spelare, förutom att garantera integritet och korrekthet.
Bevis ges i den fullständiga versionen REF.
How to Incentivize Data-Driven Collaboration Among Competing Parties
{'venue': "ITCS '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Business']}