[論文レビュー] Audit Games

Jeremiah Blocki, Nicolas Christin+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 2, 2013

Infrastructure Resilience and Vulnerability Analysis参考文献 10被引用数 15

ひとこと要約

この論文は、プライバシー規程の執行におけるリソース配分と抑止を最適化するため、罰則パラメータを組み込んだ監査ゲームモデルを導入する。非凸二次制約を伴うにもかかわらず、近似的に最適なスタッケルベルク均衡を効率的に計算するための加法的固定パラメータ可 tractable 近似スキーム（FPTAS）を提示する。

ABSTRACT

Effective enforcement of laws and policies requires expending resources to prevent and detect offenders, as well as appropriate punishment schemes to deter violators. In particular, enforcement of privacy laws and policies in modern organizations that hold large volumes of personal information (e.g., hospitals, banks, and Web services providers) relies heavily on internal audit mechanisms. We study economic considerations in the design of these mechanisms, focusing in particular on effective resource allocation and appropriate punishment schemes. We present an audit game model that is a natural generalization of a standard security game model for resource allocation with an additional punishment parameter. Computing the Stackelberg equilibrium for this game is challenging because it involves solving an optimization problem with non-convex quadratic constraints. We present an additive FPTAS that efficiently computes a solution that is arbitrarily close to the optimal solution.

研究の動機と目的

• 大規模な個人データを扱う組織における、効果的な内部監査メカニズムを設計する課題に対処すること。
• 監査のためのリソース配分と、規程違反を抑止するための罰則制度の設計のトレードオフをモデル化すること。
• 非凸二次制約を伴うゲーム理論的モデルにおけるスターチェルベルク均衡を計算するための計算効率の良い手法を開発すること。
• 現実の執行ダイナミクスをよりよく反映するために、標準的なセキュリティゲームモデルを罰則パラメータを組み込むことで一般化すること。

提案手法

• セキュリティゲームの一般化として監査ゲームモデルを形式化し、違反者の行動に影響を与えるための罰則パラメータを導入する。
• 監査官が戦略をコミットするという設定で、執行問題をスターチェルベルクゲームとしてモデル化する。違反者は合理的に反応する。
• 均衡を計算するには非凸二次制約を伴う最適化問題を解く必要があるため、計算が困難であることを特定する。
• 任意の精度で最適均衡に近い解を計算できる加法的固定パラメータ可 tractable 近似スキーム（FPTAS）を提案する。
• FPTASは、解空間を繰り返し精緻化することで、近似保証を維持しながら効率的な計算を可能にする。
• このアプローチにより、ユーザーが定義したエプソンに近い最適スターチェルベルク均衡の解に収束することが保証される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして、データ集積型組織におけるプライバシー規程違反を抑止するためのリソース配分と罰則制度を統合的に最適化できるか？
• RQ2 罰則パラメータを含むゲームモデルにおけるスターチェルベルク均衡を計算する計算複雑性は何か？
• RQ3 この監査ゲームモデルに生じる非凸最適化問題に対して、効率的な近似アルゴリズムを設計できるか？
• RQ4 罰則パラメータの導入により、標準的なセキュリティゲームと比較して監査メカニズムの有効性はどのように向上するか？

主な発見

• 罰則パラメータを組み込んだ監査ゲームモデルは、標準的なセキュリティゲームを一般化し、執行ダイナミクスのより現実的なモデル化を可能にする。
• このモデルにおけるスターチェルベルク均衡の計算問題は、非凸二次制約のため計算的に困難である。
• 任意の精度で最適均衡に近い解を計算できる加法的FPTASが開発され、高品質な近似が保証される。
• FPTASは、そうでなければ解けない最適化問題を実用的かつ効率的に解くための方法を提供する。
• このアプローチにより、現実のプライバシー執行シナリオにおける最適監査戦略のスケーラブルな展開が可能になる。
• モデルは、監査リソースの割合的増加なしに、戦略的な罰則の使用が抑止効果を顕著に高められることを示している。