在数据市场中实现数据真实性与隐私保护
摘要
作为一种重要的商业范式，许多在线信息平台已涌现以满足社会对特定个人数据的需求，其中服务提供者从数据贡献者处收集原始数据，并向数据消费者提供增值数据服务。然而，在数据交易层，数据消费者面临一个紧迫问题，即如何验证服务提供者是否真实地收集并处理了数据？此外，数据贡献者通常不愿向数据消费者暴露其敏感个人数据与真实身份。本文提出 TPDM，其在数据市场中高效集成了数据真实性（Truthfulness）与隐私保护（Privacy preservation）。TPDM 以“先加密后签名”方式在内部构建，使用部分同态加密与基于身份的签名。它同时支持批量验证、数据处理与结果验证，同时保持身份保留与数据机密性。我们还以画像匹配服务与分布拟合服务对 TPDM 进行实例化，并分别在 Yahoo! Music 评分数据集与 2009 RECS 数据集上广泛评估其性能。分析与评估结果表明，TPDM 在支持大规模数据市场时实现了若干理想性质，同时带来较低的计算与通信开销。
引用
@article{arxiv.1812.03280,
title = {Achieving Data Truthfulness and Privacy Preservation in Data Markets},
author = {Chaoyue Niu and Zhenzhe Zheng and Fan Wu and Xiaofeng Gao and Guihai Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.03280},
year = {2018}
}
备注
The early version of this work appeared as a poster paper in IEEE ICDE 2017, titled "Trading Data in Good Faith: Integrating Truthfulness and Privacy Preservation in Data Markets". Later, the longer version was accepted as a regular paper by the journal IEEE TKDE. The current manuscript in arXiv is the full version. Please visit https://github.com/NiuChaoyue/TKDE-2018-TPDM for source code