論文の概要: Applications of Differential Privacy in Social Network Analysis: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02973v2
• Date: Thu, 15 Apr 2021 00:50:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-29 20:03:42.871495
• Title: Applications of Differential Privacy in Social Network Analysis: A Survey
• Title（参考訳）: ソーシャルネットワーク分析におけるディファレンシャルプライバシの応用:調査
• Authors: Honglu Jiang, Jian Pei, Dongxiao Yu, Jiguo Yu, Bei Gong, Xiuzhen Cheng
• Abstract要約: 差別化プライバシは、情報を共有し、強力な保証でプライバシを保存するのに有効である。 ソーシャルネットワーク分析は多くのアプリケーションで広く採用されており、差分プライバシーの応用のための新たな領域が開かれた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.696428840516724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Differential privacy is effective in sharing information and preserving privacy with a strong guarantee. As social network analysis has been extensively adopted in many applications, it opens a new arena for the application of differential privacy. In this article, we provide a comprehensive survey connecting the basic principles of differential privacy and applications in social network analysis. We present a concise review of the foundations of differential privacy and the major variants and discuss how differential privacy is applied to social network analysis, including privacy attacks in social networks, types of differential privacy in social network analysis, and a series of popular tasks, such as degree distribution analysis, subgraph counting and edge weights. We also discuss a series of challenges for future studies.
• Abstract（参考訳）: ディファレンシャルプライバシは、情報を共有し、強力な保証でプライバシを維持する上で有効である。 ソーシャルネットワーク分析は多くのアプリケーションで広く採用されているため、差分プライバシーの応用に新しい分野が開けている。 本稿では,差分プライバシの基本原則とソーシャルネットワーク分析への応用を包括的にまとめた調査を行う。 本稿では,ソーシャルネットワークにおけるプライバシ攻撃,ソーシャルネットワーク分析におけるディファレンシャルプライバシのタイプ,度数分布分析,サブグラフカウント,エッジウェイトなどの一般的なタスクなど,差分プライバシがソーシャルネットワーク分析にどのように適用されるか,といった,差分プライバシの基礎に関する簡潔なレビューを紹介する。 また,今後の研究の課題についても考察する。

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