論文の概要: ProGAP: Progressive Graph Neural Networks with Differential Privacy
Guarantees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08928v2
- Date: Fri, 20 Oct 2023 19:43:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 13:06:41.834194
- Title: ProGAP: Progressive Graph Neural Networks with Differential Privacy
Guarantees
- Title（参考訳）: ProGAP: 差分プライバシー保証を備えたプログレッシブグラフニューラルネットワーク
- Authors: Sina Sajadmanesh and Daniel Gatica-Perez
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフを学習するための一般的なツールとなっているが、広く使われているため、プライバシの懸念が高まる。
本稿では,ProGAPと呼ばれる新たなGNNを提案し,プログレッシブトレーニング手法を用いて,そのような精度とプライバシのトレードオフを改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.79398901328539
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have become a popular tool for learning on
graphs, but their widespread use raises privacy concerns as graph data can
contain personal or sensitive information. Differentially private GNN models
have been recently proposed to preserve privacy while still allowing for
effective learning over graph-structured datasets. However, achieving an ideal
balance between accuracy and privacy in GNNs remains challenging due to the
intrinsic structural connectivity of graphs. In this paper, we propose a new
differentially private GNN called ProGAP that uses a progressive training
scheme to improve such accuracy-privacy trade-offs. Combined with the
aggregation perturbation technique to ensure differential privacy, ProGAP
splits a GNN into a sequence of overlapping submodels that are trained
progressively, expanding from the first submodel to the complete model.
Specifically, each submodel is trained over the privately aggregated node
embeddings learned and cached by the previous submodels, leading to an
increased expressive power compared to previous approaches while limiting the
incurred privacy costs. We formally prove that ProGAP ensures edge-level and
node-level privacy guarantees for both training and inference stages, and
evaluate its performance on benchmark graph datasets. Experimental results
demonstrate that ProGAP can achieve up to 5-10% higher accuracy than existing
state-of-the-art differentially private GNNs. Our code is available at
https://github.com/sisaman/ProGAP.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)は、グラフ上で学習するための一般的なツールとなっているが、グラフデータが個人や機密情報を含む可能性があるため、その広範な利用はプライバシの懸念を招いている。
グラフ構造化データセットを効果的に学習しながら、プライバシを保護するために、異なるプライベートなGNNモデルが最近提案されている。
しかし、グラフの固有の構造接続のため、GNNにおける精度とプライバシの理想的なバランスを達成することは依然として困難である。
本稿では、プロガPと呼ばれる新しい差分プライベートGNNを提案し、プログレッシブトレーニングスキームを用いて、そのような精度とプライバシのトレードオフを改善する。
差分プライバシーを確保するために集約摂動技術と組み合わせて、ProGAPはGNNを一連の重なり合うサブモデルに分割し、徐々に訓練し、最初のサブモデルから完全なモデルへと拡張する。
具体的には、各サブモデルは、以前のサブモデルで学習およびキャッシュされたプライベートに集約されたノード埋め込み上でトレーニングされ、関連するプライバシコストを制限しながら、以前のアプローチよりも表現力が高くなります。
ProGAPは、トレーニング段階と推論段階の両方において、エッジレベルとノードレベルのプライバシ保証を保証することを正式に証明し、ベンチマークグラフデータセットのパフォーマンスを評価する。
実験により, ProGAPは既存の最先端の差分GNNよりも最大5-10%高い精度を達成できることが示された。
私たちのコードはhttps://github.com/sisaman/progapで入手できる。
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