論文の概要: A Survey on Privacy in Graph Neural Networks: Attacks, Preservation, and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16375v2
• Date: Fri, 8 Sep 2023 01:19:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-11 17:25:45.075954
• Title: A Survey on Privacy in Graph Neural Networks: Attacks, Preservation, and Applications
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおけるプライバシに関する調査--攻撃・保存・応用
• Authors: Yi Zhang, Yuying Zhao, Zhaoqing Li, Xueqi Cheng, Yu Wang, Olivera Kotevska, Philip S. Yu, Tyler Derr
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを扱う能力のため、大きな注目を集めている。 この問題に対処するため、研究者らはプライバシー保護のGNNの開発を開始した。 この進歩にもかかわらず、攻撃の包括的概要と、グラフドメインのプライバシを保存するためのテクニックが欠如している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.88662943995641
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have gained significant attention owing to their ability to handle graph-structured data and the improvement in practical applications. However, many of these models prioritize high utility performance, such as accuracy, with a lack of privacy consideration, which is a major concern in modern society where privacy attacks are rampant. To address this issue, researchers have started to develop privacy-preserving GNNs. Despite this progress, there is a lack of a comprehensive overview of the attacks and the techniques for preserving privacy in the graph domain. In this survey, we aim to address this gap by summarizing the attacks on graph data according to the targeted information, categorizing the privacy preservation techniques in GNNs, and reviewing the datasets and applications that could be used for analyzing/solving privacy issues in GNNs. We also outline potential directions for future research in order to build better privacy-preserving GNNs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)は,グラフ構造化データの処理能力と実用的応用性の向上により,注目を集めている。 しかし、これらのモデルの多くは、プライバシへの配慮が欠如しているため、プライバシ攻撃が盛んである現代社会において、高いユーティリティパフォーマンスを優先している。 この問題に対処するため、研究者らはプライバシー保護のGNNの開発を開始した。 この進歩にもかかわらず、攻撃の包括的概要と、グラフドメインのプライバシを保存するためのテクニックが欠如している。 本調査では,対象情報に基づいてグラフデータに対する攻撃を要約し,GNNにおけるプライバシ保護手法を分類し,GNNにおけるプライバシ問題の分析・解決に使用できるデータセットやアプリケーションのレビューを行うことにより,このギャップに対処することを目的とする。 また、プライバシー保護のためのGNNを構築するための今後の研究の方向性についても概説する。

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