[논문 리뷰] The Design of Arbitrage-Free Data Pricing Schemes

Shaleen Deep, Paraschos Koutris|arXiv (Cornell University)|2016. 06. 30.

Privacy-Preserving Technologies in Data참고 문헌 23인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 데이터 마켓에서 오라클 가격 책정 체계를 비 arbitrage로 설계하기 위한 형식적 프레임워크를 제시한다. 이는 결과 의존적 및 인스턴스 독립적 가격 책정을 구분한다. 충돌 세트와 쿼리 분할의 격자 구조 위에서 단조성과 하위가소성 조건을 사용해 비 arbitrage 가격 함수를 특성화함으로써, 엔트로피 측정과 근사 기법을 통해 정보 이론적 안전성을 확보하는 가격 책정 함수를 구축할 수 있다.

ABSTRACT

Motivated by a growing market that involves buying and selling data over the web, we study pricing schemes that assign value to queries issued over a database. Previous work studied pricing mechanisms that compute the price of a query by extending a data seller's explicit prices on certain queries, or investigated the properties that a pricing function should exhibit without detailing a generic construction. In this work, we present a formal framework for pricing queries over data that allows the construction of general families of pricing functions, with the main goal of avoiding arbitrage. We consider two types of pricing schemes: instance-independent schemes, where the price depends only on the structure of the query, and answer-dependent schemes, where the price also depends on the query output. Our main result is a complete characterization of the structure of pricing functions in both settings, by relating it to properties of a function over a lattice. We use our characterization, together with information-theoretic methods, to construct a variety of arbitrage-free pricing functions. Finally, we discuss various tradeoffs in the design space and present techniques for efficient computation of the proposed pricing functions.

연구 동기 및 목표

• 데이터 마켓에서 비 arbitrage 가격 함수를 구성하기 위한 일반적 프레임워크의 부재를 해결하기 위해.
• 결과 의존적 및 인스턴스 독립적 쿼리 가격 책정을 위한 비 arbitrage 가격 책정 체계를 형식화하고 특성화하기 위해.
• 격자 기반 및 정보 이론적 원리를 통해 정보 및 번들 arbitrage를 방지하는 가격 함수 설계를 가능하게 하기 위해.
• 가격 책정의 공정성, 계산 효율성, arbitrage 보장 간의 상호 상충 관계를 탐색하기 위해.
• 실제 구현을 위해 효율적인 계산 방법, 특히 샘플링 기반 근사 기법을 제공하기 위해.

제안 방법

• 쿼리 결과가 기대값과 다를 수 있는 데이터베이스 집합인 충돌 세트를 사용해 결과 의존적 가격 책정(APS)을 특성화하고, 비 arbitrage 함수가 충돌 세트의 조인-세미라티스 위에서 단조성과 하위가소성을 가져야 함을 보여준다.
• 충돌 세트 위에서 가중 커버리지와 가중 집합 커버를 사용해 비 arbitrage 가격 책정 함수를 구축한다.
• 쿼리를 데이터베이스 공간에 대한 분할로 간주함으로써 인스턴스 독립적 가격 책정(QPS)을 특성화하고, 비 arbitrage 함수가 쿼리에 의해 유도된 분할의 조인-세미라티스 위에서 단조성과 하위가소성임을 증명한다.
• 두 가지 구축 방법을 제안한다: (1) 비 arbitrage APS 함수의 가격을 집계하는 방식, (2) 확률적 데이터베이스 모델 기반으로 샤논 엔트로피 또는 최소 엔트로피를 사용해 정보 획득량을 계산하는 방식.
• 샘플링 기반 추정기를 사용해 엔트로피 기반 가격 책정 함수를 다항 시간 보장 하에 근사화하며, ε-근사 비 arbitrage 성질을 확보한다.
• 정량적 정보 유출 및 측면 채널 분석 분야의 결과를 활용해 가격 책정을 정보 이론적 보안 기반으로 기반화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 정보 및 번들 arbitrage 없이 작동하기 위해 가격 함수가 만족해야 할 구조적 성질은 무엇인가?
• RQ2 결과 의존적 및 인스턴스 독립적 쿼리 가격 책정을 위한 일반적인 비 arbitrage 가격 함수를 어떻게 구성할 수 있는가?
• RQ3 데이터 마켓에서 arbitrage 보장, 계산 효율성, 가격 책정의 공정성 간의 내재된 상충 관계는 무엇인가?
• RQ4 엔트로피와 같은 정보 이론적 측정치를 사용해 증명 가능하게 비 arbitrage 가격 책정 함수를 정의할 수 있는가?
• RQ5 정확한 계산이 비현실적인 경우 실무에서 이러한 가격 책정 함수를 효율적으로 계산하거나 근사화할 수 있는 방법은 무엇인가?

주요 결과

• 모든 비 arbitrage 결과 의존적 가격 책정 함수는 쿼리와 그 기대 결과에 의해 정의된 충돌 세트의 조인-세미라티스 위에서 단조성과 하위가소성을 만족하는 함수와 동치이다.
• 번들 arbitrage가 없는 결과 의존적 가격 책정은 일부 데이터베이스에 대해 전체 데이터셋 가격의 최소 절반 이상의 가격을 쿼리가 가져야 함을 강제하며, 이는 근본적인 상충 관계를 드러낸다.
• 모든 비 arbitrage 인스턴스 독립적 가격 책정 함수는 데이터베이스 공간에 대해 쿼리에 의해 유도된 분할이 형성하는 조인-세미라티스 위에서 단조성과 하위가소성이어야 한다.
• 확률적 데이터베이스 모델 기반으로 샤논 엔트로피 또는 최소 엔트로피를 사용해 구성된 가격 책정 함수는 제안된 격자 프레임워크를 통해 증명 가능하게 비 arbitrage이다.
• 샘플링 기반 추정기는 다항 시간 내에 추가 오차 δ-근사치로 엔트로피 기반 가격 책정 함수를 계산할 수 있으며, 이로 인해 (3δ)-근사 비 arbitrage 체계를 도출할 수 있다.
• 선택 쿼리와 같은 특정 쿼리 유형의 경우 충돌 세트의 크기를 다항 시간 내에 정확히 계산할 수 있어 효율적인 가격 책정 계산이 가능하다.