面向社交隐私的对抗：一种削弱用户身份链接的投毒策略
社会与信息网络
2022-09-02 v1
摘要
近年来社交网络上的隐私问题已被广泛讨论。用户身份链接（UIL）任务旨在跨不同社交网络寻找相应用户，若被不道德地应用将威胁隐私。敏感用户信息可能通过关联的身份被探测。对此问题一个前景广阔且新颖的解决方案是设计对抗策略以削弱 UIL 模型的匹配性能。然而，现有大多数图上的对抗攻击是为在单一网络中工作的模型设计的，而 UIL 是一个跨网络学习任务。同时，针对 UIL 的隐私保护在真实场景中为单边进行，即服务提供者只能向其自身网络添加扰动以保护其用户不被链接。为应对这些挑战，本文提出一种新颖的对抗攻击策略，通过毒化一个目标网络以防止其节点被 UIL 算法链接到其他网络。具体而言，我们从核化拓扑一致性视角重新形式化 UIL 问题，并将攻击目标转化为最大化攻击前后目标网络内部的结构变化。随后在边嵌入空间上以 Earth mover's distance (EMD) 定义了一种新颖的图核。在效率方面，通过贪婪搜索并以 EMD 的下界替代 EMD 提出了一种快速攻击策略。在三个真实数据集上的结果表明，所提攻击能最佳地欺骗多种 UIL 模型，并在攻击有效性与不可感知性之间达到平衡。
引用
@article{arxiv.2209.00269,
title = {Adversarial for Social Privacy: A Poisoning Strategy to Degrade User Identity Linkage},
author = {Jiangli Shao and Yongqing Wang and Boshen Shi and Hao Gao and Huawei Shen and Xueqi Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.00269},
year = {2022}
}