K-stars LDP: A Novel Framework for (p, q)-clique Enumeration under Local Differential Privacy

Conceitos essenciais

Proposing a novel k-stars LDP algorithm for (p, q)-clique enumeration with improved utility and privacy protection.

Resumo

The article introduces the concept of k-stars LDP as a novel framework for (p, q)-clique enumeration under local differential privacy. It addresses the limitations of traditional edge LDP algorithms by reducing estimation errors and improving data utility. The proposed algorithm utilizes k-stars neighboring lists, absolute value correction technique, and k-stars sampling technique to enhance privacy protection while counting subgraphs. The theoretical analysis and experiments demonstrate the superiority of the k-stars LDP algorithm over edge LDP algorithms in terms of privacy, unbiasedness, and utility. The experiments conducted on real datasets show better performance of k-stars LDP in sparse graphs and for different (p, q)-cliques.

Estatísticas

"The number of (2, 2)-clique and (1, 2)-clique in Gplus and Facebook grows as n increases."
"The computational complexity of L2 loss can be expressed as O(f22(G)+f12(G))."
"The number of (2, 2)-clique is larger than that of (1, 2)-clique in dense graphs like Gplus and Facebook."
"The L2 loss of k-stars LDP in GitHub is smaller than that of the rest datasets."
"The computational complexity of relative error is O(qf12(G)/f22(G))."

Citações

"Our proposed k-stars LDP algorithm has a better utility than traditional edge LDP algorithm."
"The proposed k-stars LDP algorithm can handle complex subgraph enumeration problems better than traditional edge LDP algorithm."
"The k-stars LDP algorithm works better in a sparse graph, which means it can work better in the practical scenario as real social network tends to be sparse."

Principais Insights Extraídos De

K-stars LDP

by Henan Sun,Zh... às arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01788.pdf

Perguntas Mais Profundas

질문 1

k-stars LDP 알고리즘은 (p, q)-클리크 열거 이상의 다른 개인 정보 보호 시나리오에 어떻게 적용될 수 있습니까?
답변 1
k-stars LDP 알고리즘은 (p, q)-클리크 열거에만 국한되지 않고 다양한 개인 정보 보호 시나리오에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 소셜 네트워크 데이터에서 사용자 간의 관계를 분석하거나 의료 기록에서 민감한 정보를 보호하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 금융 거래나 고객 데이터와 같은 산업 분야에서도 개인 정보 보호를 강화하는 데 활용될 수 있습니다. k-stars LDP 알고리즘은 구조적인 정보를 활용하여 데이터 유틸리티를 향상시키고 개인 정보 보호를 강화하는 데 유용하게 사용될 수 있습니다.

질문 2

전통적인 엣지 LDP 알고리즘에 비해 k-stars LDP 알고리즘의 잠재적인 단점이나 제한 사항은 무엇인가요?
답변 2
k-stars LDP 알고리즘은 전통적인 엣지 LDP 알고리즘에 비해 몇 가지 잠재적인 단점이 있을 수 있습니다. 첫째, k-stars LDP 알고리즘은 복잡한 구조의 서브그래프에 대해 더 많은 계산 및 리소스를 필요로 할 수 있습니다. 또한 k-stars LDP 알고리즘은 특정 유형의 데이터나 그래프 구조에 대해 최적화되어 있기 때문에 다른 유형의 데이터에 대한 적용이 제한될 수 있습니다. 또한 k-stars LDP 알고리즘의 구현 및 이해에 대한 추가 교육 및 교육이 필요할 수 있습니다.

질문 3

k-stars 개념을 다른 데이터 개인 정보 보호 프레임워크나 알고리즘에서 어떻게 활용할 수 있나요?
답변 3
k-stars 개념은 다른 데이터 개인 정보 보호 프레임워크나 알고리즘에서 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, k-stars 개념은 민감한 정보를 보호하고 데이터 유틸리티를 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 또한 k-stars를 사용하여 데이터의 구조적 특성을 파악하고 개인 정보 보호를 강화하는 다양한 방법을 개발할 수 있습니다. 또한 k-stars 개념은 데이터 마이닝, 머신 러닝 및 인공 지능과 같은 다양한 분야에서 개인 정보 보호 및 데이터 보안을 강화하는 데 활용될 수 있습니다.