論文の概要: Releasing Graph Neural Networks with Differential Privacy Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08907v2
• Date: Thu, 2 Nov 2023 05:37:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 18:47:50.207772
• Title: Releasing Graph Neural Networks with Differential Privacy Guarantees
• Title（参考訳）: 差分プライバシー保証を備えたグラフニューラルネットワークのリリース
• Authors: Iyiola E. Olatunji, Thorben Funke, and Megha Khosla
• Abstract要約: 我々は,GNNモデルを集中的にリリースするためのプライバシ保護フレームワークであるPrivGNNを提案する。 PrivGNNは、知識蒸留フレームワークとランダムサブサンプリングとノイズラベリングという2つのノイズメカニズムを組み合わせることで、厳格なプライバシー保証を保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.81308403220442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the increasing popularity of graph neural networks (GNNs) in several sensitive applications like healthcare and medicine, concerns have been raised over the privacy aspects of trained GNNs. More notably, GNNs are vulnerable to privacy attacks, such as membership inference attacks, even if only black-box access to the trained model is granted. We propose PrivGNN, a privacy-preserving framework for releasing GNN models in a centralized setting. Assuming an access to a public unlabeled graph, PrivGNN provides a framework to release GNN models trained explicitly on public data along with knowledge obtained from the private data in a privacy preserving manner. PrivGNN combines the knowledge-distillation framework with the two noise mechanisms, random subsampling, and noisy labeling, to ensure rigorous privacy guarantees. We theoretically analyze our approach in the Renyi differential privacy framework. Besides, we show the solid experimental performance of our method compared to several baselines adapted for graph-structured data. Our code is available at https://github.com/iyempissy/privGnn.
• Abstract（参考訳）: 医療や医療などの機密性の高いアプリケーションでグラフニューラルネットワーク(GNN)の人気が高まっているため、トレーニングされたGNNのプライバシー面で懸念が高まっている。 特に、GNNは、トレーニングされたモデルへのブラックボックスアクセスのみを許可しても、メンバーシップ推論攻撃のようなプライバシー攻撃に弱い。 我々は,GNNモデルを集中的にリリースするためのプライバシ保護フレームワークであるPrivGNNを提案する。 公開されていないグラフへのアクセスを前提として、PrivGNNは、公開データに基づいて明示的にトレーニングされたGNNモデルと、プライベートデータから得られた知識をプライバシ保護形式でリリースするフレームワークを提供する。 PrivGNNは、知識蒸留フレームワークとランダムサブサンプリングとノイズラベリングという2つのノイズメカニズムを組み合わせて、厳格なプライバシー保証を保証する。 我々は、Renyi差分プライバシーフレームワークにおける我々のアプローチを理論的に分析する。 さらに,グラフ構造化データに適用したいくつかのベースラインと比較して,本手法の固体実験性能を示す。 私たちのコードはhttps://github.com/iyempissy/privgnnで入手できる。

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