論文の概要: Privacy-Preserved Neural Graph Databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15591v5
• Date: Tue, 18 Jun 2024 03:35:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 04:44:38.244551
• 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）: 48.57788773216699
• 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。 神経埋め込みストレージと複雑神経論理クエリアンサーリング(CQA)の使用は、一般化能力を備えたNGDB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。 それにもかかわらず、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、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年以前にチューリング賞受賞者が生まれ、1940年以降は、チューリング賞受賞者のヒントン(Hinton)の居住地が暴露されるであろうような、よく設計された質問セットから、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。 本稿では、NGDBを訓練段階に導入し、プライベート情報で問い合わせたときに識別不能な回答を発生させ、複数の無害なクエリを組み合わせて機密情報を推測することの難しさを高める。

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