論文の概要: Unveiling Privacy Vulnerabilities: Investigating the Role of Structure in Graph Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18564v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 07:40:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 14:10:09.944697
- Title: Unveiling Privacy Vulnerabilities: Investigating the Role of Structure in Graph Data
- Title（参考訳）: プライバシーの脆弱性を解き明かす - グラフデータにおける構造の役割を探る
- Authors: Hanyang Yuan, Jiarong Xu, Cong Wang, Ziqi Yang, Chunping Wang, Keting Yin, Yang Yang,
- Abstract要約: 本研究では,ネットワーク構造から生じるプライバシーリスクに対する理解と保護を推し進める。
我々は,ネットワーク構造によるプライバシー漏洩の可能性を評価するための重要なツールとして機能する,新しいグラフプライベート属性推論攻撃を開発した。
攻撃モデルはユーザのプライバシに重大な脅威を与え,グラフデータ公開手法は最適なプライバシとユーティリティのトレードオフを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.11821761700748
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The public sharing of user information opens the door for adversaries to infer private data, leading to privacy breaches and facilitating malicious activities. While numerous studies have concentrated on privacy leakage via public user attributes, the threats associated with the exposure of user relationships, particularly through network structure, are often neglected. This study aims to fill this critical gap by advancing the understanding and protection against privacy risks emanating from network structure, moving beyond direct connections with neighbors to include the broader implications of indirect network structural patterns. To achieve this, we first investigate the problem of Graph Privacy Leakage via Structure (GPS), and introduce a novel measure, the Generalized Homophily Ratio, to quantify the various mechanisms contributing to privacy breach risks in GPS. Based on this insight, we develop a novel graph private attribute inference attack, which acts as a pivotal tool for evaluating the potential for privacy leakage through network structures under worst-case scenarios. To protect users' private data from such vulnerabilities, we propose a graph data publishing method incorporating a learnable graph sampling technique, effectively transforming the original graph into a privacy-preserving version. Extensive experiments demonstrate that our attack model poses a significant threat to user privacy, and our graph data publishing method successfully achieves the optimal privacy-utility trade-off compared to baselines.
- Abstract（参考訳）: ユーザー情報の公開共有は、敵がプライベートデータを推測する扉を開き、プライバシー侵害と悪意ある活動を促進する。
多くの研究は、公開ユーザ属性によるプライバシー漏洩に集中しているが、特にネットワーク構造を通じて、ユーザー関係の暴露に関連する脅威は無視されることが多い。
本研究の目的は,ネットワーク構造から生じるプライバシーリスクに対する理解と保護を向上し,ネットワーク構造パターンの広範な影響を含むように,近隣との直接接続を超えて,この重要なギャップを埋めることである。
そこで我々はまず,構造情報によるグラフプライバシー漏洩の問題を調査し,GPSにおけるプライバシー侵害のリスクに寄与する様々なメカニズムを定量化するために,一般化ホモフィリ比(Generalized Homophily Ratio)という新しい尺度を導入する。
この知見に基づいて、最悪のシナリオ下でのネットワーク構造によるプライバシー漏洩の可能性を評価するための重要なツールとして機能する、新しいグラフプライベート属性推論攻撃を開発する。
このような脆弱性からユーザのプライベートデータを保護するために,学習可能なグラフサンプリング手法を取り入れたグラフデータパブリッシング手法を提案する。
大規模な実験では,攻撃モデルがユーザのプライバシに重大な脅威をもたらすことが示され,グラフデータパブリッシング手法は,ベースラインと比較して最適なプライバシ・ユーティリティ・トレードオフを実現することに成功した。
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