에이전트 협상에서의 행동 프라이버시 유출: 무작위 정책을 통한 추론 공격의 정식화 및 완화

보험이나 조달과 같은 고위험 환경에서 자율 협상 에이전트의 도입이 증가하고 있다. 기존의 암호화 기술은 명시적으로 공개된 제약 조건은 보호할 수 있지만, 양보 궤적, 타이밍, 수렴 패턴과 같은 **행동 역학(behavioral dynamics)**을 통해 개인의 제약 조건을 추론하는 공격에는 취약하다.

본 연구는 다회차 협상 프로토콜에서의 **행동 차분 프라이버시(behavioral differential privacy)**를 다룬다. 연구진은 다음과 같은 세 가지를 동시에 보장하는 **적응형 확률적 협상 정책(adaptive stochastic negotiation policy)**을 설계했다.

• (ε,δ)-차분 프라이버시(differential privacy) 보장
• 상대방의 예약 가격(reservation value) 허용 시 제안 시퀀스의 거의 확실한 수렴(almost-sure convergence)
• 높은 협상 효용(negotiation utility) 유지

3,000건의 합성 이자 협상을 통해 성능을 평가한 결과, 협상 성공률과 효용을 90% 이상으로 유지하면서도 공격자의 추론 정확도를 43~50% 감소시키는 성과를 거두었다. 이는 성능 저하를 최소화하면서도 강력한 프라이버시 보장이 가능하다는 것을 입증한다.