大数据@@@@市场@@调查@@连载@@（五@@） | 数据@@交易@@@@方案@@、平台@@及相关问题@@

　　导读@@

　　它山之石@@，可以攻玉@@。为了帮助各界人士学习国外先进经验@@，进一步了解大数据@@@@市场@@的定价@@@@、交易@@与保护@@，国脉@@战略研究院专家杨冰之@@@@、林渠@@，带来了@@《大数据@@@@市场@@调查@@：定价@@、交易@@与保护@@》的翻译文章@@，相信会给大家以思想的碰撞@@、灵感的启迪@@，促进大家思考@@，从而为我国推进数据@@要素@@市场化配置改革@@，贡献国脉@@战略研究院的智慧@@。本文为@@《大数据@@@@市场@@调查@@：定价@@、交易@@与保护@@》连载系列文章第@@五@@篇@@。

　　数据@@定价@@和数据@@交易@@@@是互补的过程@@。由于数据@@具有商业价格@@，数据@@市场和数据@@交易@@@@方案@@成为辅助数据@@定价@@和共享过程的有效方式@@。此外@@，数据@@的价值推动了许多研究@@，如设计数据@@交易@@@@技术@@，以确保数据@@交易@@@@过程公平@@、安@@全和高效@@。在此@@，我们系统地研究了数据@@交易@@@@方案@@和平台@@以及相关问题@@。

　　A. 大数据@@@@交易@@@@的主要目的@@

　　由于数据@@量正在大幅增加@@，物联网技术也在以类似的速度发展@@，具有全面内容和具体细节的海量数据@@集变得越来越有价值@@。大数据@@@@交易@@@@的主要目的@@或好处可以分为两个方面@@。一方面@@，数据@@交易@@@@过程应最大限度地提高数据@@所有者的利益@@。另一方面@@@@，该过程还应满足消费者对海量数据@@的需求@@。消费者可以进一步利用这些数据@@集来改进其产品或服务@@。这无疑是一个对所有者和消费者都有利的过程@@。

　　对于数据@@所有者@@：大数据@@@@是下一代生产力解决方案的基础@@：数据@@技术@@（Data Technology）。Facebook、谷歌@@、亚马逊@@、腾讯和阿里巴巴等@@数据@@所有者通过他们提供的服务收集海量数据@@@@。显然@@，通过机器学习和数据@@挖掘技术支持@@的大数据@@@@分析技术@@，这些数据@@集为公司创造了巨大的价值@@。例如@@，借助机器学习和数据@@挖掘技术@@，电子商务公司能够将商品推送到@@消费者的愿望清单或浏览历史记录上@@。基于位置的服务提供商能够为客户区分家庭或工作地点@@，并在适当的时间提供最佳路线@@。尽管如此@@，并不是所有的公司都有能力收集高要求的数据@@@@，因为收集庞大而全面的数据@@集需要大量的基础设施投资和长期持续努力@@。在提供服务@@、提高生产率和最大化数据@@价值方面@@，数据@@所有者强烈希望与他人交换自己的数据@@集@@。

　　对于数据@@使用者@@：在竞争激烈的环境中@@@@，信息是公司发现新业务机会@@、价值观和客户的关键@@。尽管如此@@，巨大的挑战是消费者如何获得必要的数据@@集@@，因为他们自己没有能力收集数据@@@@。为此@@，数据@@消费者强烈希望从市场上购买数据@@@@，并使用这些有价值的数据@@集改进其服务或产品@@。例如@@，有了充分的信息@@，制造商能够最大限度地将不同消费者的需求与产品差异化相匹配@@，服务提供商能够完善其服务计划@@，以改进并针对其客户提供服务@@。因此@@，数据@@交易@@@@是满足这些需求的一种可行方法@@。

　　如果没有数据@@交易@@@@@@，数据@@仍然是静态的@@，并形成单独的信息孤岛@@。因此@@，数据@@交易@@@@将数据@@作为一个动态流推动@@，实现数据@@的商业价值@@，并建立一个双赢的市场@@。事实上@@，数据@@交易@@@@是管理大数据@@@@的总趋势@@，也是大数据@@@@时代扩张的关键@@。此外@@，数据@@交易@@@@可以刺激由机器学习@@、数据@@挖掘和其他技术支持@@的数据@@分析@@，并为所有者和消费者带来利益@@。在下文中@@@@，我们首先@@概述大数据@@@@交易@@@@的关键问题@@，然后@@介绍具有支持平台@@和交易@@技术的大数据@@@@市场@@@@。

　　B. 大数据@@@@交易@@@@的问题@@

　　大数据@@@@交易@@@@涉及通过信息通信技术进行的资源交易@@和分配@@。已有大量的研究调查集中@@于资源交易@@和分配@@，并利用各种算法或博弈论方案优化交易@@过程@@。然而@@一些问题仍然没有解决@@，包括如何确保多个供应商的利润最大化@@，如何确保交易@@的真实性@@，如何保护供应商和消费者的隐私@@，以及如何建立一个可信的交易@@平台@@@@。下面@@，我们将详细讨论这些问题@@。

　　1） 多个所有者数据@@交易@@@@@@

　　大多数与数据@@交易@@@@相关的研究都有局限性@@，即只考虑单个数据@@所有者@@。尽管如此@@，在现实世界中@@@@，数据@@市场中@@有许多数据@@所有者@@。挑战在于如何定量分析每个所有者的所有权@@。当有多个所有者时@@，他们处于竞争中@@@@。例如@@，如果某个数据@@集有两个所有者@@，则两个所有者都希望通过自己的市场销售该数据@@集@@。虽然需求是恒定的@@，但竞争出现了@@。因此@@，很难设计数学模型来描述这些复杂的需求@@。此外@@，正如我们提到@@的@@，数据@@商品的维护成本是总成本的另一个重要组成部分@@。大数据@@@@通常上传并存储在云端@@，更新@@、维护和修改的工作很难量化@@。因此@@，确定@@和考量每个所有者的维护成本至关重要@@。

　　2） 交易@@公平与真实@@

　　与传统商品交易@@一样@@，最重要的关注点是公平和真实@@，这是@@所有交易@@流程的基本要求@@。公平和真实有两个主要方面@@。第@@一种是在供应商和消费者之间@@，另一种是在供应商@@、消费者和交易@@组织之间@@。这两个方面对数据@@和数字商品@@交易@@都是挑战@@，因为所有交易@@的商品都是虚拟商品@@，所有交易@@过程都是通过网络进行的@@，这对所有供应商和消费者来说都是@@“盲目的@@”。为了解决这个问题@@，有一些研究集中@@在建立公平交易@@平台@@@@，而另一些研究集中@@在基于密码技术的数据@@商品@@。尽管如此@@，这些提议的方案都有一些局限性@@。例如@@，德尔加多@@·塞古拉@@（Delgado Segura）等@@人提出了具有公平协议的公平交易@@市场@@，交易@@过程可以随时完成或终止@@，以确保供应商和消费者都不会蒙受损失@@。尽管如此@@，该平台@@不能辨别虚假信息@@，一次@@只考虑一个交易@@过程@@。

　　3） 隐私保护@@

　　隐私对于供应商和消费者来说都是一个重要因素@@。在数据@@交易@@@@过程中@@@@，对消费者的一些个人信息应该进行隐私保护@@@@。同样@@，对于数据@@商品@@，隐私显然@@也很重要@@。一般来说@@，人们使用法律监督和技术保护@@，如版权法@@、水印@@、加密许可证等@@@@。然而@@，版权法只注重保护所有者的合法权利@@，不能直接保护数据@@的隐私@@。此外@@，水印@@技术只能作为调查中@@确定@@滥用的证据@@。这两种保护方案都是无功的@@。关于@@数据@@加密技术@@，需要花费越来越多的计算资源来确保更高的隐私要求@@。一些研究集中@@在隐私保护@@方面@@。例如@@，有学者提出了最小化设计策略@@。该策略的原则是通过在每个时间间隔提供最少的数据@@量来降低隐私泄露的风险@@，并进一步提高较大的数据@@包的价格@@。通常用基于密码技术的技术进行隐私保护@@@@，也有研究者提出了隐藏设计策略来加密和隐藏来自原始源的部分数据@@@@。加密过程可以使用不同的高效加密技术@@，在所有者将数据@@上传到@@云@@/边缘存储节点时对数据@@进行加密@@。

　　4） 第@@三方交易@@平台@@@@

　　随着数据@@交易@@@@需求的增加@@，数据@@所有者很难建立自己的交易@@平台@@@@，因此@@，第@@三方交易@@平台@@@@成为实现这一目标的可行途径@@。数据@@所有者委托第@@三方交易@@平台@@@@向消费者销售数据@@商品@@，类似于在在线市场上交易@@传统商品@@。然而@@平台@@的可靠性是一个很大的问题@@，因为数据@@商品的复制成本几乎为零@@。许多研究提出了一些方案以避免第@@三方交易@@平台@@@@通过单独出售许可证和内容窃取数据@@商品或泄露信息@@。典型的是@@，所有者加密数据@@商品并将其上传到@@交易@@平台@@@@，然后@@将密钥出售给消费者@@。因此@@只有购买许可证的消费者才能解密数据@@商品@@。

　　C. 大数据@@@@市场@@

　　与传统商品交易@@的主要传统市场类似@@，数据@@交易@@@@也需要数据@@市场来支持数据@@交易@@@@@@。请注意@@，数据@@是一个虚拟项目@@/数字商品@@，具有自己的特点@@。因此@@，为了公平@@、安@@全地在市场上交易@@数据@@@@，建立数据@@市场至关重要@@。现有许多关于@@数据@@市场平台@@@@和支持机制@@的研究成果@@。下面@@，我们将详细讨论数据@@市场@@。

　　1） 市场平台@@@@

　　一个成功的数据@@市场需要为供应商和消费者提供最佳的销售和购买体验@@，还需要保护数据@@商品和个人信息的隐私@@。为了满足这些要求@@，我们查看@@了一些现有的计划@@。

　　a:交易@@查询@@

　　在客户决定购买数据@@集之前@@，有许多查询过程用于搜索@@@@。不过@@查询操作并不是免费的@@。例如@@，Microsoft Azure Marketplace的全球历史天气是每@@100次@@“交易@@”支付@@12美元@@。因此@@，市场应该有一个高效的查询系统@@，以最大限度地降低消费者的成本@@。为了优化这些查询@@，提出了一种大数据@@@@学习方案@@。该方案需要丰富的数据@@统计@@。然而@@由于数据@@商品不同于传统商品@@，数据@@市场中@@的统计记录较少@@（即没有购买历史记录@@、无价值分配@@），只有数据@@集的大小和属性等@@基本信息可用@@，这显然@@是不够的@@。

　　为了找到@@这个问题的最佳解决方案@@，有学者提出了一种基于学习的优化方案@@。这种优化方案可以通过设计有效的算法来减少中@@间数据@@量@@，从而减少购买过程中@@的查询次@@数@@。该方案包括解析器@@、优化器和执行引擎@@。具体来说@@，解析器首先@@在消费者注册数据@@市场时获取本地表信息@@。然后@@，优化器通过加载本地数据@@表中@@的参考数据@@和数据@@市场信息的统计信息来优化查询@@。最后@@，将结果发送到@@执行引擎@@。方案经过优化@@，可以避免部分数据@@市场的接入@@，为消费者降低成本@@。

　　b:动态交易@@@@

　　现有的数据@@市场通常有两个局限性@@。首先@@，数据@@市场通常只销售整个数据@@集@@，而不是面向需求的子集@@，并且不支持任意查询@@，正如我们前面提到@@的@@。第@@二@@，数据@@市场通常不支持数据@@更新@@和维护@@，因为原始数据@@集由所有者上传@@，数据@@商品是静态的@@。尽管如此@@，数据@@商品需要频繁更新@@@@，因为数据@@是动态的@@。刘@@（Liu）和哈西古穆斯@@（Hacigümüs）提出了一个动态数据@@市场框架来解决这个问题@@。在该框架中@@使用了在线共享计划@@，选择算法来确保数据@@商品视图@@的维护效率@@。然后@@通过维护数据@@商品的视图@@@@，商品不断更新@@@@。

　　在另一项研究中@@@@，作者提出了一种分布式算法@@，其概念来自匹配博弈论@@，即按需销售数据@@@@。该方案比较供应商和消费者的偏好函数@@，捕捉消费者的需求@@，找到@@数据@@商品的匹配部分@@，然后@@将匹配部分出售给消费者@@。该方案支持将所有参与者自组织到@@一个匹配表中@@@@，并确保匹配过程和结果动态地适应消费者的需求@@。结果表明@@，通过模拟@@，使用提出的方案@@，每个消费者的平均效用增加了@@25%到@@50%。

　　c:隐私保护@@

　　数据@@交易@@@@过程中@@的一个关键问题是如何信任供应商和消费者的交易@@平台@@@@。供应商和消费者都不想相互暴露敏感的个人信息@@。一般来说@@，加密技术是保护敏感信息的一种有效方法@@，许多研究集中@@于使用基于加密技术的方案进行交易@@数据@@@@。例如@@，牛@@（Niu）等@@人提出了数据@@市场中@@的真实性和隐私保护@@@@（TPDM）机制@@。特别是@@，TPDM采用了带有签名的同态加密@@（身份识别@@）。它保护隐私和数据@@机密性@@，同时@@改进批量验证和数据@@交易@@@@流程@@。与传统的加密方案不同@@，基于身份的签名组件在密文空间@@中@@处理数据@@@@。此外@@，来自数据@@所有者和消费者的所有签名都是他们的真实身份@@，它可以防止所有恶意供应商或对手@@。

　　2） 数据@@拍卖@@@@

　　最流行的数据@@交易@@@@机制@@之一是通过拍卖@@过程@@。一般来说@@，拍卖@@是一种经济@@驱动方案@@，旨在通过买方和卖方@@的投标过程分配商品并确定@@相应的价格@@。拍卖@@理论已在多个领域@@（经济@@、电力市场@@、移动市场和其他领域@@）得到@@了很好的探索@@。由于能够确保公平和效率@@，拍卖@@机制@@在解决大数据@@@@交易@@@@问题方面显示出巨大潜力@@。在详细回顾大数据@@@@市场@@拍卖@@理论的相关工作之前@@，我们先介绍拍卖@@机制@@的基本概念如下@@：

　　投标人@@：在拍卖@@过程中@@@@，投标人@@是提交投标书并打算在市场上购买商品的人@@。在大数据@@@@市场@@中@@@@，投标人@@通常是数据@@消费者@@。

　　拍卖@@人@@：拍卖@@师扮演着代理人的角色@@，负责运行拍卖@@流程@@、确定@@获胜者@@、进行付款和分配@@。在大数据@@@@市场@@中@@@@，拍卖@@商@@可以是云中@@的代理@@。

　　卖方@@：卖方@@是投标和出售商品的所有人@@。在大数据@@@@市场@@中@@@@，这包括从不同平台@@和设备生成@@、收集和存储大规模数据@@以供进一步销售的组织@@（谷歌@@、Facebook等@@）。

　　估价@@：在拍卖@@过程中@@@@，买方和卖方@@均对其要求或出售的每一单个商品进行估价@@@@。此外@@，估价@@可以高于或低于@@最终结算价格@@@@，最终结算价格@@由拍卖@@师在拍卖@@过程中@@@@确定@@@@。

　　结算价格@@：在拍卖@@过程中@@@@，卖方@@和买方提交请求和出价@@。询价单表示要出售商品的要价@@，而投标单表示所需商品的投标价@@。清算价格将由拍卖@@人@@根据优化目标@@（如社会利益最大化@@）确定@@。换句话说@@，结算价格@@是买卖双方达成交易@@的价格@@。

　　a.  数据@@拍卖@@@@模型@@

　　最近@@，人们对拍卖@@机制@@进行了大量研究@@，并对其应用@@进行了测试@@，其中@@许多已经被应用@@到@@大数据@@@@交易@@@@中@@@@，并越来越受欢迎@@。我们在此@@介绍一些典型的拍卖@@类型@@，这些拍卖@@类型已经在大数据@@@@交易@@@@中@@使用@@，或者有可能解决大数据@@@@市场@@固有的交易@@问题@@。图@@4展示了基于拍卖@@的大数据@@@@交易@@@@流程的典型框架@@。

　　（图@@4. 基于拍卖@@的大数据@@@@交易@@@@流程框架@@）

　　单边拍卖@@@@：单边拍卖@@@@包括正向和反向拍卖@@@@。远期拍卖@@也被称为卖方@@拍卖@@@@，在这类拍卖@@中@@@@，买方竞争卖方@@的商品@@。例如@@，为了在数据@@生产者和数据@@用户之间实现有效的数据@@流通@@，安@@（An）等@@人提出了多轮防伪前向拍卖@@@@（MFPA）机制@@，旨在最大化数据@@所有者和消费者的社会利益@@。为了抵御假名竞价攻击@@，数据@@量在@@MFPA中@@以捆绑大小进行交易@@@@。作者进行了理论分析@@，以证明投标人@@可以实现最大效用@@，当且仅当他们的投标和要求是真实提交时@@。在反向拍卖@@的情况下@@，卖家@@竞相向买家出售商品@@。一般来说@@，在大数据@@@@市场@@中@@@@，反向拍卖@@机制@@适用于多个数据@@所有者将数据@@出售给一个数据@@消费者或数据@@采集者的情况@@。

　　双重拍卖@@@@：双重拍卖@@@@是现实世界实践中@@最常用的拍卖@@之一@@，在纽约证券交易@@所@@、智能电网和移动市场中@@得到@@了广泛应用@@@@。在双重拍卖@@@@过程中@@@@，多个买家和多个卖家@@向拍卖@@师提交出价和请求@@。图@@5显示了买家和卖家@@的出价和要求的典型曲线@@[。在这里@@，黑色和红色曲线分别表示卖方@@请求的升序和买方出价的降序@@。在收集了竞买人的资料后@@，拍卖@@师根据结算价格@@以及买家向卖家@@支付@@的款项匹配这些出价和要求@@。关于@@设计大数据@@@@交易@@@@市场中@@的双重拍卖@@@@机制@@@@已经开展了相关的探索工作@@。

（图@@5.双拍卖@@中@@的出价和出价曲线@@）

　　例如@@，为了防止自私行为导致的低交易@@效率@@，曹@@（Cao）等@@人提出了一种迭代拍卖@@机制@@@@。这种拍卖@@机制@@可以避免自私行为@@，防止直接访问私人信息@@。迭代拍卖@@的过程包括四个步骤@@。在第@@一步中@@@@，拍卖@@师向所有消费者公布数据@@商品的分配@@、定价@@和拍卖@@规则@@。在第@@二@@步中@@@@，每个消费者计算投标价格@@，以使公用事业最大化@@。在第@@三步中@@@@，拍卖@@师收到@@投标价格@@，并根据规则和价格宣布结果@@。这三个步骤也存在于常见的拍卖@@过程中@@@@。他们提议的拍卖@@机制@@的独特之处是第@@四步@@，基于先前的拍卖@@过程@@。在此@@步骤中@@@@，拍卖@@师可以调整并重新宣布新的起始价格和拍卖@@规则@@，以开始全新的拍卖@@@@。这种迭代拍卖@@过程鼓励消费者在拍卖@@过程中@@@@列出合理的价格@@。此外@@，在二级移动市场中@@@@，苏珊托@@（Susanto）等@@人提出了一种基于@@McAfee的双重拍卖@@@@机制@@@@，以实现异构动态环境中@@的移动数据@@交易@@@@@@。他们的理论分析证明了所提出的双重拍卖@@@@方案能够实现纳什均衡和真实性@@。

　　印章竞投@@：在密封投标拍卖@@中@@@@，买家在不知道其他买家的投标信息的情况下私下向拍卖@@师提交其投标@@。与传统拍卖@@不同@@，印章竞价拍卖@@是一次@@性拍卖@@@@，会导致买家的非公开竞争@@。印章竞价拍卖@@已经得到@@了很好的探索@@@@，典型的例子包括@@kth价格拍卖@@@@、VCG拍卖@@和@@McAfee拍卖@@。第@@kth价格拍卖@@@@可分为第@@一价格拍卖@@@@和第@@二@@价格拍卖@@@@@@。在第@@一价格拍卖@@@@中@@@@，中@@标人是提交最高投标价格并因此@@支付@@最高价格以赢得拍卖@@的投标人@@@@。在第@@二@@价格拍卖@@@@@@（也称为@@Vickrey拍卖@@）中@@，中@@标人是提交最高投标价格的投标人@@@@，而中@@标人将支付@@第@@二@@高价格以赢得拍卖@@@@。请注意@@，第@@一价格拍卖@@@@确保了卖方@@的最大利润@@，而第@@二@@价格拍卖@@@@诱导买方如实报告@@，确保了拍卖@@方@@案的公平性@@。Vickrey Clarke Groves（VCG）拍卖@@似乎是@@Vickrey拍卖@@的一种广义形式@@。关于@@McAfee拍卖@@，这是@@Vickrey拍卖@@的延伸@@。具体而言@@，买家和卖家@@向拍卖@@师提交私人出价@@，其中@@买家@@（卖家@@）的出价高于@@（低于@@）阈值价格@@，而获胜者将支付@@未赢得拍卖@@的最高价格@@。在大数据@@@@市场@@中@@@@，已经研究了一些密封竞标方案@@。例如@@，焦@@（Jiao）等@@人提出了一个基于贝叶斯优化机制@@的最优价格密封竞标市场模型@@。首先@@，数据@@源分为三组@@：众感数据@@@@、社会数据@@和感知数据@@@@。然后@@，定义了成本函数@@、满意度函数和数据@@效用函数@@。根据这些函数@@，确定@@数据@@商品的起始价格@@。在贝叶斯利润最大化拍卖@@过程中@@@@，计算了估值分布函数@@，在此@@函数基础上确定@@了最优价格点和次@@优价格点@@。同时@@，确定@@了从这些收集器获取的最佳数据@@大小@@。不过@@，这项拍卖@@计划只考虑一轮拍卖@@@@。

　　组合拍卖@@@@：在大数据@@@@交易@@@@市场中@@@@，买方对数据@@的需求和卖方@@对数据@@的供应总是多种多样的@@。因此@@，在应用@@上述拍卖@@方@@案时@@，买卖双方都不能通过简单地将数据@@放在一起进行交易@@而感到@@满意@@。组合拍卖@@@@就是针对这种情况设计的@@。在组合拍卖@@@@中@@@@，市场上的竞买人可以对商品的组合和捆绑进行竞价@@。特别是@@，投标人@@提交的标书包含多种商品的组合和组合价格@@。然后@@拍卖@@商@@根据竞拍者的出价和要求@@，为竞拍者做出最佳分配@@。

　　b. 数据@@拍卖@@@@模型@@中@@的隐私保护@@@@

　　一个有效的拍卖@@方@@案倾向于诱导投标人@@如实提交投标资料@@，以确保公平性@@，并实现社会利益最大化@@，这是@@经策略证明的特性@@。此外@@，作为虚拟商品@@，在拍卖@@过程中@@@@，数据@@只能通过互联网进行交易@@@@。因此@@投标人@@的行为将使其面临发布私人信息的风险@@。这些私人信息与投标人@@对数据@@类型的偏好@@、投标人@@的活动时间@@、经济@@状况甚至地理位置有关@@。此类信息的发布不仅会造成投标人@@的经济@@损失@@，还会威胁到@@投标人@@的人身安@@全@@。例如@@，如果用户感兴趣的数据@@类型被发布@@，卖方@@可能会提高其估值@@，投标人@@将在未来遭受恶意投标@@，其利益将受到@@损害@@。此外@@，如果投标人@@的活动时间@@或位置被公布@@，其人身安@@全将受到@@竞争对手或其他恶意行为者的严重威胁@@。总之@@，隐私保护@@仍然是大数据@@@@拍卖@@@@市场的关键问题@@。然而@@在这一领域开展的研究工作很少@@。

　　大量而广泛的研究集中@@于在其他类型的拍卖@@市场中@@设计保护隐私的拍卖@@方@@案@@，如频谱市场@@、移动人群感应@@、云计算市场和电动汽车@@（EV）充电市场@@。一般来说@@，拍卖@@方@@案中@@的隐私保护@@方法可分为三个方面@@：匿名性@@、密码系统和扰动@@，这三个方面在大数据@@@@交易@@@@市场中@@@@的隐私保护@@方面具有扩展潜力@@。

　　具体而言@@，匿名性@@提供了有效的方法来保护投标人@@的隐私不受公众的影响@@。不过@@这种方法只是将公共信息的敏感部分匿名化@@。在应用@@匿名方法时@@，隐私将通过攻击@@（链接攻击等@@@@）释放@@。密码系统能够防止对手入侵拍卖@@系统获取隐私信息@@。密码系统中@@最常用的方法之一是同态加密系统@@，它在拍卖@@系统中@@添加一个代理以帮助拍卖@@过程@@，并确保拍卖@@系统的每个部分都不能保存投标人@@的所有私人信息@@。当对手试图@@通过比较多个类似出价产生的拍卖@@结果来推断投标人@@的个人资料时@@，可以应用@@包括差异隐私的扰动法@@。差分隐私方案将随机噪声添加到@@拍卖@@结果中@@@@，并确保相同投标人@@的档案不会产生相同的拍卖@@结果@@。因此@@对手无法推断出投标人@@的确切情况@@。

　　c. 第@@三方拍卖@@平台@@@@

　　基于数据@@拍卖@@@@的增长@@，数据@@所有者将发现很难建立自己的拍卖@@平台@@@@。因此@@第@@三方拍卖@@平台@@@@正在成为数据@@拍卖@@@@领域的主要竞争者@@。安@@全性和真实性对于第@@三方拍卖@@平台@@@@尤为重要@@。有少数研究工作集中@@在拍卖@@平台@@策略@@。设计了一种基于同态加密的隐私保护@@大数据@@@@拍卖@@@@方案@@。特别是@@拍卖@@平台@@的设计基于同态加密的概念@@，以满足隐私保护@@的需要@@。在这项工作中@@@@，整个系统由两个相互独立的实体组成@@：拍卖@@商@@（AC）和中@@间平台@@@@（IP）。所有敏感投标均使用@@Paillier密码系统进行加密@@，并辅之以一次@@性密钥@@。在这种结构下@@，中@@间平台@@首先@@接收使用@@Paillier加密的密文形式的投标@@。这些出价将在发送给拍卖@@商@@之前用便笺簿伪装@@。此外@@，此设计使目标拍卖@@数据@@只能由拍卖@@的获胜者访问@@。最后@@，应用@@Paillier密码系统的数字签名功能@@，以确保数据@@在传输过程中@@@@，免受拍卖@@商@@或平台@@操纵@@。此设计解决了与不受信任的第@@三方拍卖@@商@@进行数据@@拍卖@@@@时的隐私保护@@问题@@。拍卖@@的获胜者可以通过使用加密的出价来确定@@@@，但卖家@@和竞拍者都不必担心敏感信息的泄露@@。流程和算法设计良好@@，总体时间复杂度为@@O（log n），允许大规模部署@@。同时@@该结构已被证明是安@@全的@@，可以抵御参与者所关心的不同类型的攻击@@，包括虚假出价和平台@@受损的情况@@。

　　总之@@，在本章节@@，我们首先@@从数据@@所有者和数据@@消费者的角度讨论了大数据@@@@交易@@@@的主要目的@@@@。然后@@，我们概述了大数据@@@@交易@@@@在多所有者数据@@交易@@@@@@、交易@@公平性和真实性@@、隐私保护@@和第@@三方交易@@平台@@@@方面的问题@@。此外@@，我们还全面讲述了大数据@@@@市场@@平台@@和数据@@拍卖@@@@模型@@@@。尽管如此@@，为大数据@@@@交易@@@@设计有效的交易@@平台@@和拍卖@@模型仍然是一个具有挑战性的问题@@。需要进一步研究支持大数据@@@@交易@@@@@@，包括设计安@@全的第@@三方交易@@平台@@@@@@，创建有效的拍卖@@模型以确保多个数据@@所有者和消费者之间的真实交易@@@@，以及开发确保敏感信息无法被对手等@@推断的隐私保护@@机制@@@@。