論文の概要: Privacy-Preserved Neural Graph Databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15591v4
• Date: Mon, 26 Feb 2024 02:18:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 11:41:34.322512
• Title: Privacy-Preserved 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, Zihao Wang, Yangqiu Song
• Abstract要約: NGDBにおけるプライバシー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グラフデータベース(P-NGDB)フレームワークを提案する。 本研究は,NGDBを訓練段階に導入し,個人情報で質問したときの識別不能な回答を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.1165903128359
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the era of large language models (LLMs), efficient and accurate data retrieval has become increasingly crucial for the use of domain-specific or private data in the retrieval augmented generation (RAG). Neural graph databases (NGDBs) have emerged as a powerful paradigm that combines the strengths of graph databases (GDBs) and neural networks to enable efficient storage, retrieval, and analysis of graph-structured data which can be adaptively trained with LLMs. The usage of neural embedding storage and Complex neural logical Query Answering (CQA) 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 domain-specific or private databases. Malicious attackers can infer more sensitive information in the database using well-designed queries such as from 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 stage due to the privacy concerns. In this work, we propose a privacy-preserved neural graph database (P-NGDB) framework to alleviate the risks of privacy leakage in NGDBs. We introduce adversarial training techniques in the training stage to enforce the NGDBs to generate indistinguishable answers when queried with private information, enhancing the difficulty of inferring sensitive information through combinations of multiple innocuous queries.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) の時代には, ドメイン固有データやプライベートデータを用いた検索拡張(RAG)において, 効率的かつ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(GDB)は、グラフデータベース(GDB)とニューラルネットワークの強みを組み合わせた強力なパラダイムとして登場し、LLMで適応的にトレーニング可能なグラフ構造化データの効率的な保存、検索、分析を可能にしている。 neural embedded storage と complex neural logical query answering (cqa) を使用することで、ngdb は一般化が可能となる。 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。 それにもかかわらず、この機能はドメイン固有またはプライベート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、固有のトレードオフを伴う。 悪意のある攻撃者は、1950年以前のチューリング賞の受賞者が1940年以降に生まれ、チューリング賞の受賞者の居住地がおそらく露出する可能性があるが、プライバシー上の懸念から、居住地がトレーニング段階で削除された可能性があるという回答セットから、データベース内のより繊細な情報を推測することができる。 本研究では,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グラフデータベース(P-NGDB)フレームワークを提案する。 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,ngdbsに識別不能な回答を生成するよう強制する。

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