52、理性交换与私密协作基准过滤的研究进展

理性交换与私密协作基准过滤的研究进展

1. 理性交换的扩展模型

在理性交换的研究中，从之前的表达式可得到：$EG(ugm1, quitA) \geq EG(m1, m3) \Leftrightarrow \beta \leq (FA - u - A)/FA$。图 4（右）展示了图 4（左）中 $\alpha$ 和 $\delta$ 的值空间与 A 猜想 $\beta$ 的新阈值之间的交集，阴影区域代表均衡空间。基于不同的猜想，存在无限个纳什均衡，它们均由混合策略构成。$\alpha$、$\beta$ 和 $\delta$ 的值会受到公共声誉因素的调节，这意味着它们会同时对交换产生促进或阻碍作用。

例如，如果 A 的声誉不太好，或者 A 是首次参与交换，B 会表现出高度的不信任，但 A 会意识到这一点并相应地调整 $\beta$ 的值。在重复交换的场景中，参与者 A 和 B 的总利润是通过累加每次协议执行所获得的利润来计算的。不当行为会对总预期收益产生全局影响，而 $\alpha$、$\beta$ 和 $\delta$ 的值则用于正式建模这种影响。

研究还对 Syverson 协议的新方面进行了探讨。首先，分析了协议执行过程中构建的证据令牌，这些令牌旨在在出现不当行为时保持理性。研究发现了与这些令牌相关的一些漏洞，并提出了改进方案以克服这些问题。其次，正式考虑了 Syverson 协议最常见的上下文，即基于重复场景。在研究参与者的行为时，正式考虑了这些重复场景。在重复场景中，参与者会关注自己的声誉，因此可以基于这一因素分析他们未来的部分行为。最后，研究了一个以前从未建模过的新方面：协议鲁棒性的不确定性及其对参与者行为的影响。

2. 私密协作基准过滤协议