論文の概要: AdvSGM: Differentially Private Graph Learning via Adversarial Skip-gram Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21426v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 12:13:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:12.504590
• Title: AdvSGM: Differentially Private Graph Learning via Adversarial Skip-gram Model
• Title（参考訳）: AdvSGM: 逆スキップグラムモデルによる微分プライベートグラフ学習
• Authors: Sen Zhang, Qingqing Ye, Haibo Hu, Jianliang Xu,
• Abstract要約: 本稿では,グラフの個別スキップグラフであるAdvSGMを提案する。 私たちの中核となる考え方は、敵の訓練を活用してスキップグラムを民営化し、実用性を向上させることです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.78459506259644
• License:
• Abstract: The skip-gram model (SGM), which employs a neural network to generate node vectors, serves as the basis for numerous popular graph embedding techniques. However, since the training datasets contain sensitive linkage information, the parameters of a released SGM may encode private information and pose significant privacy risks. Differential privacy (DP) is a rigorous standard for protecting individual privacy in data analysis. Nevertheless, when applying differential privacy to skip-gram in graphs, it becomes highly challenging due to the complex link relationships, which potentially result in high sensitivity and necessitate substantial noise injection. To tackle this challenge, we present AdvSGM, a differentially private skip-gram for graphs via adversarial training. Our core idea is to leverage adversarial training to privatize skip-gram while improving its utility. Towards this end, we develop a novel adversarial training module by devising two optimizable noise terms that correspond to the parameters of a skip-gram. By fine-tuning the weights between modules within AdvSGM, we can achieve differentially private gradient updates without additional noise injection. Extensive experimental results on six real-world graph datasets show that AdvSGM preserves high data utility across different downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: ノードベクトルを生成するニューラルネットワークを利用するスキップグラムモデル(SGM)は、多くのグラフ埋め込み技術の基盤となっている。 しかしながら、トレーニングデータセットにはセンシティブなリンク情報が含まれているため、リリースされたSGMのパラメータはプライベート情報をエンコードし、重大なプライバシーリスクを引き起こす可能性がある。 差分プライバシー(DP)は、データ分析における個人のプライバシーを保護するための厳格な標準である。 それにもかかわらず、グラフのスキップグラムに差分プライバシーを適用する場合、複雑なリンク関係のため、高い感度とかなりのノイズ注入を必要とする可能性があるため、非常に困難になる。 この課題に対処するために,グラフの差分プライベートスキップグラフであるAdvSGMを提案する。 私たちの中核となる考え方は、敵の訓練を活用してスキップグラムを民営化し、実用性を向上させることです。 この目的のために、スキップグラムのパラメータに対応する2つの最適化可能な雑音項を考案し、新しい対向訓練モジュールを開発する。 AdvSGM内のモジュール間の重みを微調整することで、ノイズ注入を伴わずに、差分的にプライベートな勾配更新を実現できる。 6つの実世界のグラフデータセットに対する大規模な実験結果から、AdvSGMはさまざまな下流タスクで高いデータユーティリティを保存していることがわかる。

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