본 논문은 차등적 개인정보 보호 제약 조건 하에서 다중행렬 게임에서의 평형점 탐색을 연구합니다. 먼저, 두 가지 설정 하에서 높은 정확도와 점근적으로 사라지는 차등적 개인정보 보호 예산(플레이어 수가 무한대로 갈 때)을 동시에 달성할 수 없음을 보입니다. (i) 평형점 집합에 대한 유클리드 거리 측면에서 평형점 근사 보장을 확립하려고 하고, (ii) 적대자가 모든 통신 채널에 접근할 수 있는 경우입니다. 그런 다음, 적대자가 일정 수의 통신 채널에 접근할 수 있다고 가정하여 플레이어 수가 증가함에 따라 Nash gap(기대 효용 측면에서, 착취 가능성이라고도 함)과 개인정보 보호 예산이 동시에 사라지는 전략을 복구하는 새로운 분산 알고리즘을 개발합니다.
