Vi studerar värdet av dataintegritet i en spelteoretisk modell av handel med privata data, där en datainsamlare köper privata data från strategiska registrerade (individer) genom en incitamentsmekanism. De privata uppgifterna för varje individ representerar hennes kunskap om ett underliggande tillstånd, vilket är den information som datainsamlaren vill lära sig. Annorlunda jämfört med det mesta av det befintliga arbetet med integritetsmedvetna undersökningar, antar vår modell inte datainsamlaren att vara pålitlig. Sedan tar en individ full kontroll över sin egen dataintegritet och rapporterar endast en integritetsbevarande version av hennes data. I detta dokument, värdet av enheter för integritet mäts genom den minsta betalningen av alla icke-negativa betalningsmekanismer, enligt vilken en individs bästa svar på en Nash jämvikt är att rapportera data med en integritetsnivå av. Ju högre är, desto mindre privat är de rapporterade uppgifterna. Vi härleder lägre och övre gränser på värdet av integritet som är asymptotiskt snävt när antalet registrerade blir stort. Specifikt, den nedre gränsen försäkrar att det är omöjligt att använda mindre belopp betalning för att köpa enheter av integritet, och den övre gränsen ges av en uppnåelig betalningsmekanism som vi utformade. Baserat på dessa grundläggande gränser, härleder vi ytterligare lägre och övre gränser för den minsta totala betalningen för datainsamlaren för att uppnå ett givet inlärningsnoggrannhet mål, och visar att den totala betalningen av den utformade mekanismen är som mest en individuell betalning bort från minimum.
Med tanke på att dataleverantören inte har någon kontroll över dataintegriteten efter överföring av privata data till datainsamlaren, Weina Wang et al. I REF föreslogs den andra kategorin av tillvägagångssätt, där uppgiftsinsamlaren antas inte vara tillförlitlig, och därför tar dataleverantören full kontroll över sin egen dataintegritet.
The Value of Privacy: Strategic Data Subjects, Incentive Mechanisms and Fundamental Limits
{'venue': "SIGMETRICS '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}