論文の概要: Iris: Dynamic Privacy Preserving Search in Structured Peer-to-Peer Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19634v1
- Date: Mon, 30 Oct 2023 15:24:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 23:51:32.804075
- Title: Iris: Dynamic Privacy Preserving Search in Structured Peer-to-Peer Networks
- Title(参考訳): Iris: 構造化ピアツーピアネットワークにおける動的プライバシ保護検索
- Authors: Angeliki Aktypi, Kasper Rasmussen,
- Abstract要約: 構造化P2Pネットワーク,特にChordプロトコルのクエリプライバシについて検討する。
我々は、強力な敵が存在する場合でも、プライバシー保証を評価することができる新しいプライバシー概念を導入する。
We design Iris, a algorithm that a requester to hide the target of a query in Chord from the intermediate node that part in the routing。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.6114012813668932
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In structured peer-to-peer networks like Chord, the users manage to retrieve the information they seek by asking other nodes from the network for the information they search. Revealing to other nodes the search target makes structured peer-to-peer networks unsuitable for applications that demand query privacy, i.e., hiding the query's target from the intermediate nodes that take part in the routing. This paper studies the query privacy of structured P2P networks, particularly the Chord protocol. We initially observe that already proposed privacy notions, such as $k$-anonymity, do not allow us to reason about the privacy guarantees of a query in Chord in the presence of a strong adversary. Thus, we introduce a new privacy notion that we call $(\alpha,\delta)$-privacy that allows us to evaluate the privacy guarantees even when considering the worst-case scenario regarding an attacker's background knowledge. We then design Iris, an algorithm that allows a requester to conceal the target of a query in Chord from the intermediate nodes that take part in the routing. Iris achieves that by having the requester query for other than the target addresses so as reaching each one of them allows the requester to get closer to the target address. We perform a security analysis of the proposed algorithm, based on the privacy notion we introduce. We also develop a prototype of the algorithm in Matlab and evaluate its performance. Our analysis proves Iris to be $(\alpha,\delta)$-private while introducing a modest performance overhead.
- Abstract(参考訳): Chordのような構造化ピアツーピアネットワークでは、ユーザーは検索した情報をネットワークから他のノードに尋ねることで、探している情報を取得することができる。
検索対象を他のノードに展開することで、クエリのプライバシを必要とするアプリケーション、すなわちルーティングに参加する中間ノードからクエリのターゲットを隠すアプリケーションには、構造化されたピアツーピアネットワークが適さない。
本稿では,構造化P2Pネットワーク,特にChordプロトコルのクエリプライバシについて検討する。
当初私たちは、$k$-anonymityなどのすでに提案されているプライバシー概念が、強い敵の存在下でのChordにおけるクエリのプライバシー保証を説明できないことを観察しました。
したがって、攻撃者の背景知識に関する最悪のシナリオを考慮しても、プライバシ保証を評価することができる、$(\alpha,\delta)$-privacyと呼ぶ新しいプライバシの概念を導入する。
次に、リクエストがChord内のクエリのターゲットをルーティングに参加する中間ノードから隠せるアルゴリズムであるIrisを設計する。
Irisは、それぞれのアドレスに到達できるように、ターゲットアドレス以外の要求者クエリを持つことで、要求者がターゲットアドレスに近づくことができる。
提案アルゴリズムのセキュリティ解析は,提案するプライバシー概念に基づいて行う。
また,このアルゴリズムのプロトタイプをMatlabで開発し,その性能評価を行った。
我々の分析では、Irisが$(\alpha,\delta)$-privateであることが証明されている。
関連論文リスト
- Activity Recognition on Avatar-Anonymized Datasets with Masked Differential Privacy [64.32494202656801]
プライバシを保存するコンピュータビジョンは、機械学習と人工知能において重要な問題である。
本稿では,ビデオデータセット中の感性のある被験者を文脈内の合成アバターに置き換える匿名化パイプラインを提案する。
また、匿名化されていないがプライバシーに敏感な背景情報を保護するため、MaskDPを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-22T15:22:53Z) - Preserving Node-level Privacy in Graph Neural Networks [8.823710998526705]
グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるノードレベルのプライバシの問題に対処するソリューションを提案する。
提案プロトコルは,1) 特定のノードサンプリング戦略と一連の調整操作を用いて所望の特性を持つサブグラフを生成するHeterPoissonと呼ばれるサンプリングルーチンと,2) 一般的に使用されるガウスノイズの代わりに対称ラプラスノイズを利用するランダム化ルーチンとからなる。
提案プロトコルは,実世界の5つのデータセットを用いた実験によって実証された,優れた性能でGNN学習を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-12T16:21:29Z) - Privacy-Preserving Graph Embedding based on Local Differential Privacy [26.164722283887333]
ノードデータのプライバシを保護するために,PrivGEという新たなプライバシ保護グラフ埋め込みフレームワークを導入する。
具体的には,ノードデータを難読化するための LDP 機構を提案し,パーソナライズされた PageRank を近接指標としてノード表現を学習する。
いくつかの実世界のグラフデータセットの実験は、PrivGEがプライバシとユーティリティの最適なバランスを達成していることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-17T08:06:08Z) - Differentially Private Graph Neural Network with Importance-Grained
Noise Adaption [6.319864669924721]
ノードが個人や機密情報を表現している場合、グラフプライバシを保護するために、差分プライバシを持つグラフニューラルネットワーク(GNN)が提案されている。
ノードがプライベートにしておく必要があるが、GNNのトレーニングには不可欠である個人データを含む、重要度の高いプライバシの問題について検討する。
NAP-GNNはノード情報を保護するための適応差分プライバシーに基づくプライバシー保証付きノード単位のプライバシ保存GNNアルゴリズムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-09T13:18:41Z) - A Randomized Approach for Tight Privacy Accounting [63.67296945525791]
推定検証リリース(EVR)と呼ばれる新しい差分プライバシーパラダイムを提案する。
EVRパラダイムは、まずメカニズムのプライバシパラメータを推定し、その保証を満たすかどうかを確認し、最後にクエリ出力を解放する。
我々の実証的な評価は、新たに提案されたEVRパラダイムが、プライバシ保護機械学習のユーティリティプライバシトレードオフを改善することを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-17T00:38:01Z) - Algorithms with More Granular Differential Privacy Guarantees [65.3684804101664]
我々は、属性ごとのプライバシー保証を定量化できる部分微分プライバシー(DP)について検討する。
本研究では,複数の基本データ分析および学習タスクについて検討し,属性ごとのプライバシパラメータが個人全体のプライバシーパラメータよりも小さい設計アルゴリズムについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-08T22:43:50Z) - Smooth Anonymity for Sparse Graphs [69.1048938123063]
しかし、スパースデータセットを共有するという点では、差分プライバシーがプライバシのゴールドスタンダードとして浮上している。
本研究では、スムーズな$k$匿名性(スムーズな$k$匿名性)と、スムーズな$k$匿名性(スムーズな$k$匿名性)を提供する単純な大規模アルゴリズムを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-13T17:09:25Z) - Muffliato: Peer-to-Peer Privacy Amplification for Decentralized Optimization and Averaging [20.39986955578245]
ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)の緩和であるペアワイズネットワークディファレンシャルプライバシを導入する。
我々は、局所勾配降下ステップとゴシップ平均化を交互に交互に行う、微分プライベートな分散最適化アルゴリズムを導出する。
我々のアルゴリズムは,グラフ内のノード間距離の関数として,プライバシー保証を増幅することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-10T13:32:35Z) - Individual Privacy Accounting for Differentially Private Stochastic Gradient Descent [69.14164921515949]
DP-SGDで訓練されたモデルをリリースする際の個々の事例に対するプライバシー保証を特徴付ける。
ほとんどの例では、最悪のケースよりも強力なプライバシー保証を享受しています。
これは、モデルユーティリティの観点からは守られないグループが同時に、より弱いプライバシー保証を経験することを意味する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-06T13:49:37Z) - SPAct: Self-supervised Privacy Preservation for Action Recognition [73.79886509500409]
アクション認識におけるプライバシー漏洩を緩和するための既存のアプローチは、ビデオデータセットのアクションラベルとともに、プライバシラベルを必要とする。
自己教師付き学習(SSL)の最近の進歩は、未ラベルデータの未発見の可能性を解き放ちつつある。
本稿では、プライバシーラベルを必要とせず、自己管理的な方法で、入力ビデオからプライバシー情報を除去する新しいトレーニングフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T02:56:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。