[論文レビュー] Differential Privacy-Based Online Allocations towards Integrating Blockchain and Edge Computing

Jianxiong Guo, Weili Wu|arXiv (Cornell University)|Jan 8, 2021

Privacy-Preserving Technologies in Data参考文献 31被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、ブロックチェーン統合エッジコンピューティングシステムにおけるIoTデバイスとエッジサーバー間の安全で誠実かつ効率的なリソース割り当てを実現する、微分プライバシーを強化したオンライン多品目二重オークション（MIDA）メカニズムを提案する。オークションプロセスに微分プライバシーを統合することで、機密性の高い入札データが推論攻撃から保護されつつ、高い社会的福祉と誠実性を維持する。シミュレーションでは、プライバシー予算が増加するにつれてほぼ最適な性能を示す。

ABSTRACT

In recent years, the blockchain-based Internet of Things (IoT) has been researched and applied widely, where each IoT device can act as a node in the blockchain. However, these lightweight nodes usually do not have enough computing power to complete the consensus or other computing-required tasks. Edge computing network gives a platform to provide computing power to IoT devices. A fundamental problem is how to allocate limited edge servers to IoT devices in a highly untrustworthy environment. In a fair competition environment, the allocation mechanism should be online, truthful, and privacy safe. To address these three challenges, we propose an online multi-item double auction (MIDA) mechanism, where IoT devices are buyers and edge servers are sellers. In order to achieve the truthfulness, the participants' private information is at risk of being exposed by inference attack, which may lead to malicious manipulation of the market by adversaries. Then, we improve our MIDA mechanism based on differential privacy to protect sensitive information from being leaked. It interferes with the auction results slightly but guarantees privacy protection with high confidence. Besides, we upgrade our privacy-preserving MIDA mechanism such that adapting to more complex and realistic scenarios. In the end, the effectiveness and correctness of algorithms are evaluated and verified by theoretical analysis and numerical simulations.

研究の動機と目的

• 軽量なIoTデバイスとエッジサーバーの間で、分散型ブロックチェーンベースのIoTシステムにおける公平で安全なリソース割り当てを実現すること。
• 動的かつ信頼できない環境下でも動作する、オンラインで誠実かつプライバシー保護型のメカニズムを設計すること。
• 参加者のプライベートな入札情報が推論攻撃から保護されつつ、市場の効率性を維持すること。
• 基本的なMIDAメカニズムを、より現実的でスケーラブルな多対一割り当てモデル（MIDA-G）に拡張すること。
• 理論的分析と数値シミュレーションを通じて、提案されたメカニズムの性能を評価すること。

提案手法

• IoTデバイスを買い手、エッジサーバーを売り手とするオンライン多品目二重オークション（MIDA）として、リソース割り当て問題を定式化する。
• 密封入札オークションに基づく誠実なメカニズムを設計し、個人的合理性、予算バランス、計算効率を確保する。
• 参加者の評価価値と要求価格に微分プライバシーを適用し、プライベートデータに対する推論攻撃を防ぐために、調整されたノイズを注入する。
• 一対一および多対一の割り当てシナリオの両方におけるプライバシー保護を強化するため、MIDA-DPおよびMIDA-G-DPの変種を導入する。
• プライバシーと性能のトレードオフを制御するため、プライバシー予算パラメータεを採用する。
• 100回の実行を想定した数値シミュレーションにより、さまざまなプライバシー予算と時間スロットにおける社会的福祉を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ブロックチェーン統合エッジコンピューティング環境下で、IoTデバイスとエッジサーバー間の動的リソース割り当てに適したオンラインで誠実かつプライバシー保護型のメカニズムをどのように設計できるか？
• RQ2 微分プライバシーが、機密性の高い入札データに対する推論攻撃を防ぐ一方で、社会的福祉にどの程度悪影響を及えるか？
• RQ3 MIDAメカニズムの性能は、一対一マッピングと比較して、多対一割り当て（MIDA-G）においてどのようにスケーリングされるか？
• RQ4 プライバシー予算εが、オンラインオークションメカニズムにおける利便性とプライバシーのトレードオフに与える影響は何か？
• RQ5 リソース制約下で、オンラインメカニズムは時間経過とともにどのように振る舞うか？

主な発見

• MIDAメカニズムは、一対一割り当てシナリオにおいて誠実性、個人的合理性、予算バランス、計算効率を達成する。
• MIDA-DPメカニズムは、微分プライバシーに基づくノイズ注入により、高い信頼性でプライバシーを保護する。εが増加するにつれて、非プライベートMIDAと同等の社会的福祉に近づく。
• プライバシー予算εが増加するにつれて、MIDA-DPの期待社会的福祉は上昇し、MIDAの水準に収束する。これは、プライバシーとパフォーマンスの間で有利なトレードオフが実現していることを示す。
• オンライン環境では、累積的なリソース消費の影響で社会的福祉が時間経過とともに低下するが、εが低い値ではより顕著な変動が観察される。
• MIDA-Gバージョンは、より効率的な多対一割り当てのおかげで、MIDAよりも顕著に高い社会的福祉を達成する。MIDA-G-DPは、MIDA-DPと同様のプライバシー・パフォーマンストレードオフを示す。
• 数値シミュレーションにより、静的および動的時間スロットを含むさまざまなシナリオにおいて、提案されたメカニズムの正しさと有効性が確認された。