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SecDVA: Un marco multifactorial maliciosamente seguro para la evaluación del valor de los datos en los mercados modernos de datos de aprendizaje automático

arXiv:2611.15373v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La evaluación del valor de los datos (DVA) desempeña un papel fundamental en los mercados de datos modernos, ya que permite a los compradores evaluar cómo los datos de un vendedor mejorarían el rendimiento del modelo antes de la compra.

La noticia

arXiv:2611.15373v1 Announce Type: new Abstract: Data Value Assessment (DVA) plays a critical role in modern data markets by enabling buyers to evaluate how a seller's data would improve model performance before purchase. However, existing DVA approaches require one party to reveal the data or model, exposing participants to privacy leakage, strategic manipulation, and high deployment costs. These limitations motivate a DVA protocol that is secure, reliable, widely applicable, and efficient enough for practical deployment in modern data markets. In this paper, we present SecDVA, the first maliciously secure multi-party computation (MPC) framework for reliable and practical DVA in modern machine learning data markets. SecDVA ensures that neither the seller's data