論文の概要: Unlink to Unlearn: Simplifying Edge Unlearning in GNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10695v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 13:58:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 15:48:18.270404
• Title: Unlink to Unlearn: Simplifying Edge Unlearning in GNNs
• Title（参考訳）: Unlink to Unlearn: GNNにおけるエッジアンラーニングの簡略化
• Authors: Jiajun Tan, Fei Sun, Ruichen Qiu, Du Su, Huawei Shen
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるアンラーニングは、アカデミックにおける顕著な研究フロンティアとして現れている。 我々の研究は、エッジ・アンラーニング(エッジ・アンラーニング)に焦点を当てている。 UtU(Unlink-to-Unlearn, Unlink-to-Unlearn, Unlink-to-Unlearn)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.987140675476464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As concerns over data privacy intensify, unlearning in Graph Neural Networks (GNNs) has emerged as a prominent research frontier in academia. This concept is pivotal in enforcing the right to be forgotten, which entails the selective removal of specific data from trained GNNs upon user request. Our research focuses on edge unlearning, a process of particular relevance to real-world applications, owing to its widespread applicability. Current state-of-the-art approaches like GNNDelete can eliminate the influence of specific edges, yet our research has revealed a critical limitation in these approaches, termed over-forgetting. It occurs when the unlearning process inadvertently removes excessive information beyond specific data, leading to a significant decline in prediction accuracy for the remaining edges. To address this issue, we have identified the loss functions of GNNDelete as the primary source of the over-forgetting phenomenon. Furthermore, our analysis also suggests that loss functions may not be essential for effective edge unlearning. Building on these insights, we have simplified GNNDelete to develop Unlink-to-Unlearn (UtU), a novel method that facilitates unlearning exclusively through unlinking the forget edges from graph structure. Our extensive experiments demonstrate that UtU delivers privacy protection on par with that of a retrained model while preserving high accuracy in downstream tasks. Specifically, UtU upholds over 97.3% of the retrained model's privacy protection capabilities and 99.8% of its link prediction accuracy. Meanwhile, UtU requires only constant computational demands, underscoring its advantage as a highly lightweight and practical edge unlearning solution.
• Abstract（参考訳）: データプライバシに関する懸念が強まるにつれ、グラフニューラルネットワーク(GNN)のアンラーニングは、アカデミックにおける顕著な研究フロンティアとして現れている。 この概念は、ユーザの要求に応じてトレーニングされたGNNから特定のデータを選択的に削除する必要がある、忘れられる権利を強制する上で重要である。 我々の研究は、エッジ・アンラーニング(エッジ・アンラーニング)に焦点を当てている。 gnndeleteのような最先端のアプローチは、特定のエッジの影響を排除できますが、私たちの研究は、オーバーフォーティングと呼ばれるこれらのアプローチに重大な制限があることを明らかにしました。 未学習プロセスが必然的に特定のデータを超えた過剰な情報を除去し、残りのエッジの予測精度が大幅に低下する。 この問題に対処するため,GNNDeleteの損失関数をオーバーフォッゲッティング現象の主要な原因として同定した。 さらに,実効的なエッジアンラーニングには損失関数が必須ではない可能性も示唆した。 これらの知見に基づいて、gnndeleteを単純化し、グラフ構造から忘れられたエッジをアンリンクすることで、学習のみを容易にする新しい方法であるunlink-to-unlearn(utu)を開発した。 我々の広範な実験は、UtUが下流タスクにおいて高い精度を維持しながら、トレーニングされたモデルと同等のプライバシー保護を提供することを示した。 特にUtUは、再訓練されたモデルのプライバシー保護能力の97.3%以上と、リンク予測精度の99.8%を支持している。 一方、UtUは一定の計算要求しか必要とせず、高度に軽量で実用的なエッジアンラーニングソリューションとしての優位性を強調している。

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