Differenzielle Datenschutzverfahren zur Verschleierung von Axe-Inventardaten bei J.P. Morgan

Concetti Chiave

Ein neuer differenziell-privater Aggregator für Zeitreihendaten ermöglicht es J.P. Morgan, seine Axe-Inventardaten kontinuierlich zu veröffentlichen, ohne die Handelsaktivitäten konzentrierter Kunden preiszugeben.

Sintesi

Der Artikel beschreibt ein neues differenziell-privates Verfahren zur kontinuierlichen Veröffentlichung von Axe-Inventardaten, das von J.P. Morgan entwickelt und in der Praxis eingesetzt wird.

Axe-Listen sind Verzeichnisse von Wertpapieren, die Banken ihren Kunden (Hedgefonds) zur Verfügung stellen, um deren Handelsaktivitäten zu erleichtern. Das Problem ist, dass diese Listen Rückschlüsse auf die Handelsaktivitäten großer ("konzentrierter") Kunden zulassen, was deren Vertraulichkeit gefährdet.

Der vorgestellte Algorithmus nutzt differenzielle Datenschutzverfahren, um die veröffentlichten Axe-Listen so zu verschleiern, dass die Handelsaktivitäten konzentrierter Kunden nicht mehr erkennbar sind. Gleichzeitig wird der Gewinn der Bank durch die Axe-Veröffentlichung möglichst wenig beeinträchtigt.

Der Algorithmus teilt den Datenstrom in Fenster auf, wendet differenzielle Datenschutzverfahren an und kombiniert die Ergebnisse, um eine kontinuierlich aktualisierte, verschleierte Axe-Liste zu erstellen. Durch sorgfältige Parameterwahl kann ein Kompromiss zwischen Datenschutz und Gewinnmaximierung gefunden werden.

Der Algorithmus wurde bei J.P. Morgan erfolgreich in der Praxis eingesetzt und ist damit die erste differenziell-private Lösung im Finanzsektor.

Statistiche

Die Bank erzielt einen täglichen Gewinn von etwa 1 US-Dollar pro Asset, wenn sie die wahre, unverschleierte Axe-Liste veröffentlicht anstelle der differenziell-privat verschleierten Liste.
Die Wahrscheinlichkeit, dass die Handelsaktivität eines konzentrierten Kunden über einen Zeitraum von 1 Woche oder 2 Wochen erkannt wird, beträgt etwa 3%.

Citazioni

"Atlas-X Axe Obfuscation, powered by new differential private methods, enables a bank to obfuscate its published axe list on a daily basis while under continual observation, thus maintaining an acceptable inventory Profit and Loss (P&L) cost pertaining to the noisy obfuscated axe list while reducing the clients' trading activity leakage."
"To our knowledge, it is the first differential privacy solution to be deployed in the financial sector."

Approfondimenti chiave tratti da

Atlas-X Equity Financing

by Antigoni Pol... alle arxiv.org 04-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06686.pdf

Domande più approfondite

Wie könnte man das vorgestellte Verfahren auf andere Anwendungsfälle im Finanzsektor übertragen, in denen vertrauliche Informationen kontinuierlich veröffentlicht werden müssen

Das vorgestellte Verfahren zur kontinuierlichen Aggregation und Veröffentlichung von vertraulichen Informationen im Finanzsektor könnte auf verschiedene Anwendungsfälle übertragen werden, bei denen kontinuierlich sensible Daten veröffentlicht werden müssen. Zum Beispiel könnte es auf die Veröffentlichung von täglichen Handelsaktivitäten, Portfolio-Positionen oder Risikokennzahlen angewendet werden. Durch die Anwendung des differentiell privaten Mechanismus könnten Finanzinstitute sicherstellen, dass vertrauliche Informationen geschützt bleiben, während sie dennoch wichtige Daten mit ausgewählten Parteien teilen können. Dies könnte auch auf die Veröffentlichung von Marktdaten, Finanzberichten oder anderen sensiblen Informationen ausgeweitet werden, um die Privatsphäre zu wahren und gleichzeitig Transparenz zu gewährleisten.

Welche zusätzlichen Herausforderungen ergeben sich, wenn neben Handelsaktivitäten auch andere sensible Informationen wie Preise oder Volumina verschleiert werden müssen

Wenn neben Handelsaktivitäten auch andere sensible Informationen wie Preise oder Volumina verschleiert werden müssen, ergeben sich zusätzliche Herausforderungen. Die Veröffentlichung von vertraulichen Preisinformationen oder Handelsvolumina erfordert eine präzise und effektive Verschleierung, um sicherzustellen, dass keine sensiblen Daten offengelegt werden. Dies könnte durch die Entwicklung spezifischer Algorithmen und Mechanismen erreicht werden, die die Veröffentlichung dieser Informationen unter Berücksichtigung von Datenschutz und Nützlichkeit steuern. Die Herausforderung besteht darin, die richtige Balance zwischen Datenschutz und Datenqualität zu finden, um sicherzustellen, dass die veröffentlichten Daten sowohl nützlich als auch geschützt sind.

Wie könnte man das Verfahren weiterentwickeln, um den Datenschutz noch weiter zu verbessern, ohne die Nützlichkeit der veröffentlichten Daten zu stark zu beeinträchtigen

Um den Datenschutz weiter zu verbessern, ohne die Nützlichkeit der veröffentlichten Daten zu stark zu beeinträchtigen, könnte das Verfahren weiterentwickelt werden, indem feinere Kontrollen und Anpassungen an den Datenschutzeinstellungen vorgenommen werden. Dies könnte die Implementierung zusätzlicher Datenschutzmechanismen umfassen, um spezifische Arten von sensiblen Informationen gezielt zu schützen. Darüber hinaus könnten fortgeschrittenere Differential-Privacy-Techniken und -Algorithmen erforscht werden, um eine noch präzisere und effektivere Verschleierung zu erreichen. Die kontinuierliche Überwachung und Anpassung des Datenschutzniveaus in Echtzeit könnte ebenfalls dazu beitragen, den Datenschutz zu optimieren, während gleichzeitig die Nützlichkeit der veröffentlichten Daten erhalten bleibt.