Incentive-Compatible Recovery from Manipulated Signals, with Applications to Decentralized Physical Infrastructure

要約

他のプレイヤー（「オブザーバー」）によって導出された暗黙の信号を使用して、当事者（「ソース」）からの未検証の情報の誘発をキャプチャする最初の正式なモデルを紹介します。
私たちのモデルは、物理的サービス（センサー情報、帯域幅、またはエネルギーなど）が少なくとも一部提供されていない、信頼されていない自己関心のある当事者によって提供される新しいアプリケーションドメインである、分散型の物理インフラストラクチャネットワーク（別名「Depin ‘」）のアプリケーションによって部分的に動機付けられています。
これらの信号ネットワークアプリケーションの重要な課題は、ネットワーク参加者によって実際に提供されたサービスのレベルを検証することです。
最初にソース識別可能性と呼ばれる条件を確立します。これは、真実の信号報告が厳格な平衡であるメカニズムの存在に必要であることを示します。
逆のために、ピア予測からの手法を構築して、ソースの識別可能性条件を満たすすべての信号ネットワークで、実際には真実の信号報告があまり有益でない平衡よりも厳密に高い合計の見返りを与える厳密に真実のメカニズムがあることを示します。
さらに、この真実の均衡は、1人の観察者が無条件に正直であるという正の確率がある場合、実際にはメカニズムのユニークな平衡であることを示します（たとえば、オブザーバーがネットワーク所有者によって実行された場合）。
また、私たちの状態を連合に拡張することにより、私たちは一般的に、私たちが考慮する設定に共謀に耐えるメカニズムがないことを示します。
フレームワークと結果を2つのdepinアプリケーションに適用します：場所の証明と帯域幅の証明。
ロケーションプロビング設定では、オブザーバーはソースのユークリッド距離を学習します（潜在的に拡大する）。
ここで、私たちの状態は魅力的な幾何学的解釈を持っています。これは、オブザーバーの凸船体の内側にあることが保証されている場合にのみ、ソースの位置が真実に引き出すことができることを意味します。

要約(オリジナル)

We introduce the first formal model capturing the elicitation of unverifiable information from a party (the ‘source’) with implicit signals derived by other players (the ‘observers’). Our model is motivated in part by applications in decentralized physical infrastructure networks (a.k.a. ‘DePIN’), an emerging application domain in which physical services (e.g., sensor information, bandwidth, or energy) are provided at least in part by untrusted and self-interested parties. A key challenge in these signal network applications is verifying the level of service that was actually provided by network participants. We first establish a condition called source identifiability, which we show is necessary for the existence of a mechanism for which truthful signal reporting is a strict equilibrium. For a converse, we build on techniques from peer prediction to show that in every signal network that satisfies the source identifiability condition, there is in fact a strictly truthful mechanism, where truthful signal reporting gives strictly higher total expected payoff than any less informative equilibrium. We furthermore show that this truthful equilibrium is in fact the unique equilibrium of the mechanism if there is positive probability that any one observer is unconditionally honest (e.g., if an observer were run by the network owner). Also, by extending our condition to coalitions, we show that there are generally no collusion-resistant mechanisms in the settings that we consider. We apply our framework and results to two DePIN applications: proving location, and proving bandwidth. In the location-proving setting observers learn (potentially enlarged) Euclidean distances to the source. Here, our condition has an appealing geometric interpretation, implying that the source’s location can be truthfully elicited if and only if it is guaranteed to lie inside the convex hull of the observers.

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