論文の概要: Review of Digital Asset Development with Graph Neural Network Unlearning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18455v1
- Date: Fri, 27 Sep 2024 05:31:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 06:11:53.085052
- Title: Review of Digital Asset Development with Graph Neural Network Unlearning
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークアンラーニングによるデジタルアセット開発の検討
- Authors: Zara Lisbon,
- Abstract要約: 本稿では,デジタル資産管理におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の重要性について検討する。
我々は,GNNアーキテクチャに特化して,革新的なアンラーニング手法を導入する。
不正検出、リスク評価、トークン関係予測、分散ガバナンスなど、さまざまなユースケースにおける適用性を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the rapidly evolving landscape of digital assets, the imperative for robust data privacy and compliance with regulatory frameworks has intensified. This paper investigates the critical role of Graph Neural Networks (GNNs) in the management of digital assets and introduces innovative unlearning techniques specifically tailored to GNN architectures. We categorize unlearning strategies into two primary classes: data-driven approximation, which manipulates the graph structure to isolate and remove the influence of specific nodes, and model-driven approximation, which modifies the internal parameters and architecture of the GNN itself. By examining recent advancements in these unlearning methodologies, we highlight their applicability in various use cases, including fraud detection, risk assessment, token relationship prediction, and decentralized governance. We discuss the challenges inherent in balancing model performance with the requirements for data unlearning, particularly in the context of real-time financial applications. Furthermore, we propose a hybrid approach that combines the strengths of both unlearning strategies to enhance the efficiency and effectiveness of GNNs in digital asset ecosystems. Ultimately, this paper aims to provide a comprehensive framework for understanding and implementing GNN unlearning techniques, paving the way for secure and compliant deployment of machine learning in the digital asset domain.
- Abstract（参考訳）: デジタル資産の急速な発展の中で、ロバストなデータプライバシと規制フレームワークへのコンプライアンスの義務が強まっている。
本稿では,デジタル資産管理におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の重要性を考察し,GNNアーキテクチャに特化して,革新的なアンラーニング技術を導入する。
我々は,非学習戦略を,グラフ構造を操作して特定のノードの影響を分離・除去するデータ駆動近似と,GNN自体の内部パラメータやアーキテクチャを変更するモデル駆動近似の2つの主要なクラスに分類する。
不正検出,リスク評価,トークン関係予測,分散ガバナンスなど,さまざまなユースケースにおける適用性に注目した。
本稿では,データアンラーニングの要件,特にリアルタイム金融アプリケーションにおいて,モデルパフォーマンスとデータアンラーニングのバランスをとる上での課題について論じる。
さらに,デジタルアセットエコシステムにおけるGNNの効率性と有効性を高めるために,両方のアンラーニング戦略の強みを組み合わせたハイブリッドアプローチを提案する。
本論文は、GNNアンラーニング技術を理解し実装するための包括的なフレームワークを提供することを目標とし、デジタルアセット領域における機械学習のセキュアかつコンプライアンスな展開の道を開くことを目的とする。
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