Vi anser att problemet med att utforma en undersökning för att aggregera icke-verifierbar information från en integritetskänslig befolkning: en analytiker vill beräkna viss aggregerad statistik från de privata bitar som innehas av varje medlem av en population, men kan inte verifiera riktigheten av de bitar som rapporterats av deltagarna i hans undersökning. Individer i befolkningen är strategiska agenter med en kostnad för integritet, dvs. de inte bara står för de betalningar de förväntar sig att få från mekanismen, men också deras integritetskostnader från all information som avslöjas om dem genom mekanismens resultat-den beräknade statistiken samt betalningar-för att bestämma sina verktyg. Hur kan analytikern utforma betalningar för att få en korrekt uppskattning av befolkningsstatistiken när individer strategiskt avgör både om de ska delta och om de ska rapportera sin känsliga information på ett sanningsenligt sätt? Vi utformar en differentierad privat peer-prediction mekanism [Miller et al. 2005 ] som stöder korrekt uppskattning av befolkningsstatistiken som en Bayes-Nash jämvikt i inställningar där agenter har uttryckliga preferenser för integritet. Mekanismen kräver kunskap om marginalen tidigare fördelning på bitar b i, men behöver inte full kunskap om marginalfördelningen på kostnaderna c i, istället kräver endast en ungefärlig övre gräns. Vår mekanism garanterar -differentiell integritet till varje agent i mot alla motståndare som kan observera den statistiska uppskattningen output av mekanismen, samt betalningar som gjorts till n − 1 andra agenter j = i. Slutligen visar vi att med något mer strukturerade antaganden om integritetskostnader funktioner för varje agent [Chen et al. 2013], kostnaden för att köra undersökningen går till 0 som antalet agenter skiljer sig.
Arpita Ghosh m.fl. REF utformade en differentierad privat peer-prediction mekanism för att samla in data från integritetskänslig befolkning med tanke på deras statistik om preferensen för integritet, som kan garantera -differentiell integritet till varje dataleverantör mot motståndaren som kan observera den statistiska uppskattningen.
Buying private data without verification
{'venue': "EC '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}