Fortsatt framgångsrik forskning om sociala nätverk och datornät kräver öppen tillgång till realistiska mätdataset. Även om dessa datamängder kan delas, i allmänhet i form av sociala diagram eller Internetdiagram, riskerar detta ofta att utsätta känsliga användardata för allmänheten. Tyvärr, nuvarande tekniker för att förbättra integriteten på grafer bara rikta specifika attacker, och har visat sig vara sårbara mot kraftfulla avanonymisering attacker. Vårt arbete söker en lösning för att dela meningsfulla grafdata och samtidigt bevara integriteten. Vi observerar en tydlig spänning mellan styrkan i skyddet av privatlivet och upprätthållandet av strukturell likhet med den ursprungliga grafen. För att navigera på kompromissen utvecklar vi en differentierad privat grafmodell som vi kallar Pygmalion. Med tanke på en graf G och en önskad nivå av -differentiell integritet garanti, pygmalion extraherar en grafs detaljerade struktur i grad korrelationsstatistik, introducerar buller i den resulterande dataset, och genererar en syntetisk graf G. G upprätthåller så mycket strukturell likhet med G som möjligt, samtidigt införa tillräckligt med skillnader för att ge önskad integritet garanti. Vi visar att helt enkelt tillämpa differential integritet för grafer resulterar i tillägg av betydande buller som kan störa grafstrukturen, vilket gör det olämpligt för experimentella studier. Istället introducerar vi en partitioneringsmetod som ger identiska integritetsgarantier med mycket mindre buller. Tillämpas på verkliga grafer, denna teknik kräver en storleksordning mindre buller för samma integritetsgarantier. Slutligen tillämpar vi vår grafmodell på internet, webb och Facebook sociala grafer, och visar att den producerar syntetiska grafer som nära matchar originalen i både grafstrukturmått och beteende i test på applikationsnivå.
Sala m.fl. REF genererar också syntetiska grafer som liknar den ursprungliga grafen genom att extrahera den ursprungliga grafens detaljerade struktur i grad korrelationsstatistik, och sedan beräkna differentialt privata approximationer av denna statistik för att generera en privat syntetisk graf.
Sharing graphs using differentially private graph models
{'venue': "IMC '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}