論文の概要: Secure Deep Graph Generation with Link Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00455v3
• Date: Sat, 1 May 2021 03:50:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 00:30:50.870380
• Title: Secure Deep Graph Generation with Link Differential Privacy
• Title（参考訳）: リンク差分プライバシーによるセキュアなディープグラフ生成
• Authors: Carl Yang, Haonan Wang, Ke Zhang, Liang Chen, Lichao Sun
• Abstract要約: 我々は、差分プライバシー(DP)フレームワークを利用して、ディープグラフ生成モデルに厳密なプライバシー制約を定式化し、強制する。 特に、リンク再構成に基づくグラフ生成モデルの勾配に適切なノイズを注入することにより、エッジDPを強制する。 提案した DPGGAN モデルでは,グローバル構造を効果的に保存し,個々のリンクのプライバシを厳格に保護したグラフを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.671503863933616
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many data mining and analytical tasks rely on the abstraction of networks (graphs) to summarize relational structures among individuals (nodes). Since relational data are often sensitive, we aim to seek effective approaches to generate utility-preserved yet privacy-protected structured data. In this paper, we leverage the differential privacy (DP) framework to formulate and enforce rigorous privacy constraints on deep graph generation models, with a focus on edge-DP to guarantee individual link privacy. In particular, we enforce edge-DP by injecting proper noise to the gradients of a link reconstruction-based graph generation model, while ensuring data utility by improving structure learning with structure-oriented graph discrimination. Extensive experiments on two real-world network datasets show that our proposed DPGGAN model is able to generate graphs with effectively preserved global structure and rigorously protected individual link privacy.
• Abstract（参考訳）: データマイニングや分析タスクの多くは、個人(ノード)間の関係構造を要約するためにネットワーク(グラフ)の抽象化に依存している。 リレーショナルデータはセンシティブなことが多いので,プライバシ保護構造データを生成するための効果的なアプローチを模索する。 本稿では、差分プライバシ(DP)フレームワークを活用し、ディープグラフ生成モデルにおける厳密なプライバシ制約を定式化し、実施する。 特に,リンクリコンストラクションに基づくグラフ生成モデルの勾配に適切なノイズを注入し,構造指向グラフ識別による構造学習の改善によるデータ有効性を確保し,エッジdpを強制する。 2つの実世界のネットワークデータセットに関する広範囲な実験により、提案するdpgganモデルは、グローバル構造を効果的に保存し、個別リンクプライバシを厳格に保護したグラフを生成することができることを示した。

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