論文の概要: Privacy-Preserving Neural Graph Databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15591v1
• Date: Mon, 25 Dec 2023 02:32:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 17:28:36.117290
• Title: Privacy-Preserving Neural Graph Databases
• Title（参考訳）: プライバシー保護型ニューラルグラフデータベース
• Authors: Qi Hu, Haoran Li, Jiaxin Bai, Yangqiu Song
• Abstract要約: NGDBにおけるプライバシリークのリスクを軽減するために,プライバシ保存型ニューラルネットワークデータベース(P-NGDB)を提案する。 本研究は,NGDBに対して,個人情報で質問した場合の識別不能な回答を強制する訓練段階において,逆行訓練手法を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.7183607950664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the era of big data and rapidly evolving information systems, efficient and accurate data retrieval has become increasingly crucial. Neural graph databases (NGDBs) have emerged as a powerful paradigm that combines the strengths of graph databases (graph DBs) and neural networks to enable efficient storage, retrieval, and analysis of graph-structured data. The usage of neural embedding storage and complex neural logical query answering provides NGDBs with generalization ability. When the graph is incomplete, by extracting latent patterns and representations, neural graph databases can fill gaps in the graph structure, revealing hidden relationships and enabling accurate query answering. Nevertheless, this capability comes with inherent trade-offs, as it introduces additional privacy risks to the database. Malicious attackers can infer more sensitive information in the database using well-designed combinatorial queries, such as by comparing the answer sets of where Turing Award winners born before 1950 and after 1940 lived, the living places of Turing Award winner Hinton are probably exposed, although the living places may have been deleted in the training due to the privacy concerns. In this work, inspired by the privacy protection in graph embeddings, we propose a privacy-preserving neural graph database (P-NGDB) to alleviate the risks of privacy leakage in NGDBs. We introduce adversarial training techniques in the training stage to force the NGDBs to generate indistinguishable answers when queried with private information, enhancing the difficulty of inferring sensitive information through combinations of multiple innocuous queries. Extensive experiment results on three datasets show that P-NGDB can effectively protect private information in the graph database while delivering high-quality public answers responses to queries.
• Abstract（参考訳）: ビッグデータと急速に進化する情報システムの時代、効率的で正確なデータ検索がますます重要になっている。 グラフデータベース(グラフDB)とニューラルネットワークの強みを組み合わせて、グラフ構造化データの効率的な保存、検索、分析を可能にする強力なパラダイムとして、NGDBが登場した。 ニューラルネットワーク埋め込みストレージと複雑なニューラルネットワーク論理クエリ応答の使用は、ngdbに一般化能力を提供する。 グラフが不完全である場合、潜在パターンと表現を抽出することにより、ニューラルネットワークはグラフ構造のギャップを埋め、隠れた関係を明らかにし、正確なクエリ応答を可能にする。 それでも、データベースにさらなるプライバシーリスクをもたらすため、この機能には固有のトレードオフが伴う。 悪意のある攻撃者は、1950年より前にチューリング賞受賞者が1940年以降に誕生した場所を比較し、おそらくチューリング賞受賞者のHintonの居住地を暴露するなど、よく設計された組合せクエリを使ってデータベース内のより機密性の高い情報を推測することができる。 本研究は,グラフ埋め込みにおけるプライバシ保護に着想を得て,NGDBにおけるプライバシ漏洩のリスクを軽減するために,プライバシ保存型ニューラルネットワーク(P-NGDB)を提案する。 学習段階では,複数の無意味な問合せを組み合わせることで,機密情報の推測の困難さを増大させるため,ngdbに識別不能な回答を強制的に生成させる手法を提案する。 3つのデータセットの広範な実験結果から、p-ngdbはグラフデータベース内のプライベート情報を効果的に保護し、クエリに対して高品質なパブリック回答を配信できることが分かる。

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