論文の概要: Panther: A Cost-Effective Privacy-Preserving Framework for GNN Training and Inference Services in Cloud Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01654v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 15:15:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.307279
• Title: Panther: A Cost-Effective Privacy-Preserving Framework for GNN Training and Inference Services in Cloud Environments
• Title（参考訳）: Panther: クラウド環境におけるGNNトレーニングと推論サービスのためのコスト効果のあるプライバシ保護フレームワーク
• Authors: Congcong Chen, Xinyu Liu, Kaifeng Huang, Lifei Wei, Yang Shi,
• Abstract要約: クラウド環境におけるGNNトレーニングおよび推論サービスのための費用対効果の高いプライバシ保護フレームワークであるPantherを紹介した。 パンサーは、平均75.28%と82.80%のトレーニング時間と、平均52.61%と50.26%の通信オーバーヘッドを減らしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.562086168620668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have marked significant impact in traffic state prediction, social recommendation, knowledge-aware question answering and so on. As more and more users move towards cloud computing, it has become a critical issue to unleash the power of GNNs while protecting the privacy in cloud environments. Specifically, the training data and inference data for GNNs need to be protected from being stolen by external adversaries. Meanwhile, the financial cost of cloud computing is another primary concern for users. Therefore, although existing studies have proposed privacy-preserving techniques for GNNs in cloud environments, their additional computational and communication overhead remain relatively high, causing high financial costs that limit their widespread adoption among users. To protect GNN privacy while lowering the additional financial costs, we introduce Panther, a cost-effective privacy-preserving framework for GNN training and inference services in cloud environments. Technically, Panther leverages four-party computation to asynchronously executing the secure array access protocol, and randomly pads the neighbor information of GNN nodes. We prove that Panther can protect privacy for both training and inference of GNN models. Our evaluation shows that Panther reduces the training and inference time by an average of 75.28% and 82.80%, respectively, and communication overhead by an average of 52.61% and 50.26% compared with the state-of-the-art, which is estimated to save an average of 55.05% and 59.00% in financial costs (based on on-demand pricing model) for the GNN training and inference process on Google Cloud Platform.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,交通状況の予測,社会的推薦,知識を考慮した質問応答などに大きな影響を与えている。 クラウドコンピューティングへの移行が進むにつれ、GNNのパワーを解き放ちつつ、クラウド環境のプライバシを保護する上で重要な問題となっている。 具体的には、GNNのトレーニングデータと推論データは、外部の敵によって盗まれることを防ぐ必要がある。 一方、クラウドコンピューティングの経済的コストは、ユーザにとって大きな懸念事項である。 そのため,クラウド環境におけるGNNのプライバシ保護手法が提案されているが,その追加の計算・通信オーバーヘッドは比較的高いままであり,ユーザ間で広く普及するのを妨げる金銭的コストが高い。 追加費用を削減しながらGNNのプライバシを保護するため,クラウド環境におけるGNNトレーニングおよび推論サービスのための費用対効果の高いプライバシ保護フレームワークであるPantherを紹介した。 技術的には、Pantherは4つのパーティの計算を利用してセキュアな配列アクセスプロトコルを非同期に実行し、GNNノードの隣の情報をランダムにパッドする。 我々は、PantherがGNNモデルのトレーニングと推論の両方でプライバシを保護できることを証明した。 評価の結果,Google Cloud PlatformにおけるGNNトレーニングおよび推論プロセスの費用(オンデマンド価格モデルに基づく)の平均55.05%と59.00%を節約すると推定される最先端技術と比較して,Pantherは平均75.28%と82.80%のトレーニング時間と通信オーバーヘッドを平均52.61%と50.26%削減した。

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