Sep, 2023

图神经网络中的局部差分隐私：一种重建方法

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TL;DR我们提出了一个基于图神经网络的学习框架，该框架可以在用户层面提供节点隐私，并且在损失效用性方面表现较低。我们使用分布式隐私保护的概念，并在节点水平对特征和标签数据应用随机化机制，在数据被中央服务器收集用于模型训练之前进行扰动。通过随机化数据的统计分析中的频率估计，我们开发了重构方法来逼近扰动数据的特征和标签。我们还形成了利用图聚类的频率估计来在子图层面监督训练过程的学习框架。在真实数据集和半合成数据集上进行了大量实验，证明了我们提出模型的有效性。
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发现论文，激发创造
  • 局部隐私图神经网络

    本文研究了节点数据隐私的问题，并提出了一种基于局部差分隐私的 GNN 学习算法和一个名为 KProp 的简单图卷积层作为降噪机制，实验表明该方法在低隐私损失的同时可以保持令人满意的准确性。

    Jun, 2020

  • Blink: 基于贝叶斯估计的图神经网络中的链路局部差分隐私

    使用基于链路局部差分隐私的分散节点训练图神经网络，在保障用户隐私的前提下实现高准确性的图拓扑恢复。

    Sep, 2023

  • 本地差别隐私图嵌入

    本研究提出了一种名为 LDP-GE 的隐私保护图嵌入框架，通过局部差分隐私机制对节点数据进行模糊处理，并采用个性化 PageRank 作为节点表示的相似度度量，理论分析和实验证明 LDP-GE 在节点分类和链接预测任务中具有良好的隐私和效用平衡，并显著优于现有方法。

    Oct, 2023

  • 保护图神经网络中的节点隐私

    差分隐私在学习表格、图像和序列数据等地方应用广泛，但在图神经网络中的节点级隐私方面仍面临挑战。本研究提出了一个解决节点级隐私问题的方案，包括异泊松采样和使用对称多元拉普拉斯噪声的随机化程序。实验证明该方案在高隐私条件下表现出显著优势，并经过隐私审计技术的验证。此外，本文还对某方法的节点级隐私保护进行了研究，发现其存在基本隐私缺陷，并证明了实现（强）隐私和（可接受的）效用是不可能的。

    Nov, 2023

  • 从私有化数据中训练生成模型

    本文提出了一种基于局部差分隐私的生成对抗网络训练方法，通过熵正则化 Wasserstein 距离的组合使用来降噪数据分布，有效地缓解了正则化偏差和隐私噪声效应。

    Jun, 2023

  • 本地差分隐私：教程

    本文针对 LDP 算法在隐私、统计计算和大数据等领域的应用，介绍了不同 LDP 算法在本地程序用户隐私保护、重要数据识别和空间数据收集等问题上的实现并探讨了其未来发展方向。

    Jul, 2019

  • 局部差分隐私下联邦学习中的实用聚合

    本文研究基于联邦学习的隐私保护问题，提出了一种局部差分隐私机制，以解决当前机制存在的噪声数据接近原始值、估计平均数的方差过大和深度学习模型权重维数高导致隐私预算过大的问题。实验结果表明，该机制不仅具有优异的深度学习性能，而且能够提供强大的隐私保证。

    Jul, 2020

  • 关于本地差分隐私在数据统计和分析中的综合调研

    本文论述了 LDP（Local Differential Privacy）模型的隐私保护架构，包括模型、机理、应用场景以及未来研究方向，并比较了在不同数据分析任务中的应用，以达到保护数据隐私的目的。

    Oct, 2020

  • 带链接差分隐私的安全深度图生成

    本研究提出使用差分隐私的方法保护网络结构数据的隐私，通过注入适当的噪音以保证边隐私，改善结构学习，同时提高结构导向图的鉴别度，提高数据效用和保护个体链接隐私。通过在两个现实世界网络数据集上进行的广泛实验表明，我们的 DP-GGAN 模型能够有效地保护个体链接隐私并生成具有全局结构的图形数据。

    May, 2020

  • 基于知识蒸馏的本地差分隐私分布式深度学习

    本文提出了一种隐私保护的分布式深度学习框架 LDP-DL, 通过使用本地差分隐私和知识蒸馏进行模型训练。实验结果表明，在三个常用深度学习数据集 (CIFAR10, MNIST, FashionMNIST) 上的实验中，LDP-DL 在隐私预算和模型准确性方面均优于其他竞争对手。

    Feb, 2022