[논문 리뷰] Differentially Private Combinatorial Cloud Auction

Tianjiao Ni, Zhili Chen외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 03.

Privacy-Preserving Technologies in Data참고 문헌 26인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 수익 비례 확률에 기반해 청산 단위 가격을 선택하는 지수 기반 메커니즘을 사용함으로써 차별적 비밀보장, 근사적 진실성, 높은 수익을 보장하는 차별적 비밀보장 조합 클라우드 입찰 경매(Differentially Private Combinatorial Cloud Auction, DPCA)를 제안한다. 향상된 변종인 DPCA-S와 DPCA-M은 단위 가격을 순차적으로 또는 그룹으로 선택함으로써 실행 시간을 줄여 효율성과 수익 사이의 조정 가능한 트레이드오프를 달성하면서도 비밀보장 보장을 유지한다.

ABSTRACT

Cloud service providers typically provide different types of virtual machines (VMs) to cloud users with various requirements. Thanks to its effectiveness and fairness, auction has been widely applied in this heterogeneous resource allocation. Recently, several strategy-proof combinatorial cloud auction mechanisms have been proposed. However, they fail to protect the bid privacy of users from being inferred from the auction results. In this paper, we design a differentially private combinatorial cloud auction mechanism (DPCA) to address this privacy issue. Technically, we employ the exponential mechanism to compute a clearing unit price vector with a probability proportional to the corresponding revenue. We further improve the mechanism to reduce the running time while maintaining high revenues, by computing a single clearing unit price, or a subgroup of clearing unit prices at a time, resulting in the improved mechanisms DPCA-S and its generalized version DPCA-M, respectively. We theoretically prove that our mechanisms can guarantee differential privacy, approximate truthfulness and high revenue. Extensive experimental results demonstrate that DPCA can generate near-optimal revenues at the price of relatively high time complexity, while the improved mechanisms achieve a tunable trade-off between auction revenue and running time.

연구 동기 및 목표

• 기존의 진실성 있는 조합 클라우드 입찰 경매 메커니즘에서 입찰 정보가 입찰 결과로부터 유추될 수 있는 입찰 비밀보장 부족 문제를 해결하기 위해.
• 조합 클라우드 입찰 경매에서 수익이나 진실성에 영향을 주지 않으면서도 차별적 비밀보장을 보장하는 메커니즘을 설계하기 위해.
• 기본 DPCA 메커니즘의 높은 계산 복잡도를 줄이면서도 높은 수익을 유지하여 실용적 구현을 가능하게 하기 위해.
• 모듈화된 가격 선택 전략을 통해 입찰 실행 시간과 수익 사이의 조정 가능한 트레이드오프를 제공하기 위해.

제안 방법

• DPCA 메커니즘은 수익에 비례하는 확률로 청산 단위 가격 벡터를 선택함으로써 차별적 비밀보장을 보장하는 지수 기반 메커니즘을 사용한다.
• DPCA-S는 반복마다 하나의 단위 가격을 선택함으로써 효율성을 향상시키며, 노이즈 주입과 계산 부담을 감소시킨다.
• DPCA-M은 동시에 다수의 단위 가격을 선택함으로써 접근을 일반화하여 수익과 성능 사이의 균형을 이룬다.
• 메커니즘은 비밀보장 조건 하에서 진실한 입찰에 대한 인centive를 일치시킴으로써 근사적 진실성을 확보하도록 설계되었다.
• 이론적 분석을 통해 DPCA, DPCA-S, DPCA-M가 모두 차별적 비밀보장, 근사적 진실성, 높은 수익을 달성함을 증명하였다.
• 다양한 VM 유형 수, 사용자 수, 비밀보장 예산을 가진 시뮬레이션을 통해 수익, 시간, 사용자 만족도 간의 트레이드오프를 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 조합 클라우드 입찰 경매 메커니즘이 높은 수익과 근사적 진실성을 유지하면서도 차별적 비밀보장을 보장할 수 있는가?
• RQ2 차별적 비밀보장 입찰 경매 메커니즘의 계산 복잡도를 수익이 크게 떨어지지 않게 줄일 수 있는가?
• RQ3 단위 가격을 순차적으로 선택할 때와 그룹으로 선택할 때 실행 시간과 입찰 수익 사이의 트레이드오프는 어떠한가?
• RQ4 비밀보장 예산 ε이 제안된 메커니즘의 성능에 수익과 사용자 만족도 측면에서 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 비밀보장이 제약 조건일 경우, 제안된 메커니즘이 비비밀보장 입찰 메커니즘보다 수익 면에서 뛰어나게 작동할 수 있는가?

주요 결과

• DPCA는 거의 최적의 수익을 달성하지만 실행 시간이 매우 높아 소규모 클라우드 입찰에만 적합하다.
• DPCA-S는 가장 낮은 실행 시간(200ms 이내)을 기록하지만, 지수 기반 메커니즘을 다수 적용함으로써 노이즈가 증가해 수익이 가장 열 劣하다.
• DPCA-M는 균형 잡힌 트레이드오프를 달성하며, DPCA-S보다 높은 수익과 DPCA보다 낮은 실행 시간을 기록한다. 특히 그룹당 다수의 가격을 선택할 경우(T=3) 두드러진 성능 향상을 보였다.
• 비밀보장 예산 ε이 0.2에서 1.0으로 증가함에 따라 모든 메커니즘에서 수익과 사용자 만족도가 증가하여 높은 비밀보장 예산이 긍정적인 영향을 미침을 확인하였다.
• 350명의 사용자와 20종의 VM 유형을 가진 실용적 환경에서, T=3인 DPCA-M은 DPCA-S와 Basic 메커니즘보다 수익 면에서 뛰어나며, 5초 이내의 수용 가능한 실행 시간을 유지하였다.
• VM 공급이 수요를 초과하는 상황에서도 제안된 비밀보장 메커니즘이 비비밀보장 기반 메커니즘보다 더 높은 수익을 창출하여, 과잉 공급 조건에서도 비밀보장 설계의 가치를 입증하였다.