Differentially Private Equilibrium Finding in Polymatrix Games

要約

Polymatrixゲームでは、プライバシー制約の差で平衡発見を研究しています。
開始するために、2つの設定のいずれかで、高い精度と漸近的な差別的なプライバシー予算（プレーヤーの数が無限に進むにつれて）を同時に達成できないことを示します。
次に、敵が一定の数の通信チャネルにアクセスできると仮定すると、ナッシュギャップを同時に消滅させる（予想されるユーティリティでは、プレーヤーの数が増えるとプライバシーの予算とも呼ばれる）と同時に消滅する戦略を回復する新しい分散アルゴリズムを開発します。

要約(オリジナル)

We study equilibrium finding in polymatrix games under differential privacy constraints. To start, we show that high accuracy and asymptotically vanishing differential privacy budget (as the number of players goes to infinity) cannot be achieved simultaneously under either of the two settings: (i) We seek to establish equilibrium approximation guarantees in terms of Euclidean distance to the equilibrium set, and (ii) the adversary has access to all communication channels. Then, assuming the adversary has access to a constant number of communication channels, we develop a novel distributed algorithm that recovers strategies with simultaneously vanishing Nash gap (in expected utility, also referred to as exploitability and privacy budget as the number of players increases.

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