論文の概要: Structure-Preference Enabled Graph Embedding Generation under Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03451v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 00:43:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:14.848618
• Title: Structure-Preference Enabled Graph Embedding Generation under Differential Privacy
• Title（参考訳）: 差分プライバシー下でのグラフ埋め込み生成が可能な構造規範
• Authors: Sen Zhang, Qingqing Ye, Haibo Hu,
• Abstract要約: 構造参照可能なグラフ埋め込み生成であるSE-PrivGEmbをDP下で提案する。 任意の構造を選好するために、非ゼロベクトルの摂動による統一雑音耐性機構を設計する。 提案手法は,構造的等価性とリンク予測タスクにおいて,既存の最先端手法よりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.222001716124467
• License:
• Abstract: Graph embedding generation techniques aim to learn low-dimensional vectors for each node in a graph and have recently gained increasing research attention. Publishing low-dimensional node vectors enables various graph analysis tasks, such as structural equivalence and link prediction. Yet, improper publication opens a backdoor to malicious attackers, who can infer sensitive information of individuals from the low-dimensional node vectors. Existing methods tackle this issue by developing deep graph learning models with differential privacy (DP). However, they often suffer from large noise injections and cannot provide structural preferences consistent with mining objectives. Recently, skip-gram based graph embedding generation techniques are widely used due to their ability to extract customizable structures. Based on skip-gram, we present SE-PrivGEmb, a structure-preference enabled graph embedding generation under DP. For arbitrary structure preferences, we design a unified noise tolerance mechanism via perturbing non-zero vectors. This mechanism mitigates utility degradation caused by high sensitivity. By carefully designing negative sampling probabilities in skip-gram, we theoretically demonstrate that skip-gram can preserve arbitrary proximities, which quantify structural features in graphs. Extensive experiments show that our method outperforms existing state-of-the-art methods under structural equivalence and link prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: グラフ埋め込み生成技術は,グラフの各ノードの低次元ベクトルを学習することを目的としており,近年研究の注目を集めている。 低次元ノードベクトルを公開することで、構造的等価性やリンク予測など、さまざまなグラフ解析タスクが可能になる。 しかし、不適切な出版物は悪意のある攻撃者へのバックドアを開き、低次元のノードベクトルから個人の機密情報を推測することができる。 既存の手法では、差分プライバシー(DP)を用いた深層グラフ学習モデルを開発することでこの問題に対処している。 しかし、大きなノイズ注入に悩まされることが多く、鉱業目的と整合した構造的嗜好を与えることはできない。 近年,カスタマイズ可能な構造を抽出できるため,スキップグラムベースのグラフ埋め込み生成技術が広く用いられている。 スキップグラムに基づいて,構造参照可能なグラフ埋め込み生成であるSE-PrivGEmbをDPで提案する。 任意の構造を選好するために、非ゼロベクトルの摂動による統一雑音耐性機構を設計する。 この機構は高感度による実用性劣化を緩和する。 スキップグラムにおける負のサンプリング確率を慎重に設計することにより、スキップグラムがグラフの構造的特徴を定量化する任意の確率を保存できることを理論的に証明する。 大規模実験により,本手法は構造的等価性およびリンク予測タスクにおいて,既存の最先端手法よりも優れた性能を示した。

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