論文の概要: Large-Scale Privacy-Preserving Network Embedding against Private Link Inference Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14440v1
• Date: Sat, 28 May 2022 13:59:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 15:32:20.688514
• Title: Large-Scale Privacy-Preserving Network Embedding against Private Link Inference Attacks
• Title（参考訳）: プライベートリンク推論攻撃に対する大規模プライバシ保護ネットワーク
• Authors: Xiao Han, Leye Wang, Junjie Wu, Yuncong Yang
• Abstract要約: プライバシ保護ネットワークがプライベートリンク推論攻撃に対して組み込まれるという,新たな問題に対処する。 本稿では,リンクの追加や削除によるオリジナルのネットワークの摂動について提案する。また,この摂動ネットワーク上で発生した埋め込みは,プライベートリンクに関する情報をほとんど漏らすことなく,様々な下流タスクに高いユーティリティを保持することができることを期待する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.434976161956401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Network embedding represents network nodes by a low-dimensional informative vector. While it is generally effective for various downstream tasks, it may leak some private information of networks, such as hidden private links. In this work, we address a novel problem of privacy-preserving network embedding against private link inference attacks. Basically, we propose to perturb the original network by adding or removing links, and expect the embedding generated on the perturbed network can leak little information about private links but hold high utility for various downstream tasks. Towards this goal, we first propose general measurements to quantify privacy gain and utility loss incurred by candidate network perturbations; we then design a PPNE framework to identify the optimal perturbation solution with the best privacy-utility trade-off in an iterative way. Furthermore, we propose many techniques to accelerate PPNE and ensure its scalability. For instance, as the skip-gram embedding methods including DeepWalk and LINE can be seen as matrix factorization with closed form embedding results, we devise efficient privacy gain and utility loss approximation methods to avoid the repetitive time-consuming embedding training for every candidate network perturbation in each iteration. Experiments on real-life network datasets (with up to millions of nodes) verify that PPNE outperforms baselines by sacrificing less utility and obtaining higher privacy protection.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク埋め込みは低次元情報ベクトルによるネットワークノードを表す。 一般的には下流の様々なタスクに有効であるが、隠れたプライベートリンクなどのネットワークのプライベート情報を漏洩させる可能性がある。 本稿では,プライベートリンク推論攻撃に対して,プライバシ保護ネットワークを組み込むという新たな問題に対処する。 基本的に、リンクの追加や削除によって元のネットワークを混乱させることを提案し、乱れたネットワークで生成された埋め込みは、プライベートリンクに関する情報を漏らすことなく、様々な下流タスクに高いユーティリティを持つことができることを期待する。 この目的に向けて,我々はまず,候補ネットワークの摂動によって生じるプライバシ利得とユーティリティ損失を定量化する一般的な測定方法を提案し,反復的に最適なプライバシ利用トレードオフを伴う最適摂動ソリューションを特定するためのppneフレームワークを設計した。 さらに,PPNEを高速化し,そのスケーラビリティを確保するための多くの手法を提案する。 例えば、ディープウォークやラインを含むスキップグラム埋め込みメソッドは、クローズドフォーム埋め込み結果によるマトリックス分解と見なすことができるので、各イテレーションにおける候補ネットワークの摂動ごとに繰り返し発生する時間消費埋め込みトレーニングを避けるために、効率的なプライバシーゲインとユーティリティ損失近似法を考案する。 実生活のネットワークデータセット(数百万のノードを含む)の実験では、PPNEは実用性を犠牲にし、より高いプライバシ保護を得ることで、ベースラインを上回っている。

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