面向异构差分隐私的多层网络一致社区检测
统计方法学
2024-06-24 v1 密码学与安全
社会与信息网络
摘要
随着网络数据的广泛应用，越来越多的人们关注在发布网络数据时隐私问题的严重性。数据发布者的一个关键挑战是在保护敏感信息的同时保持原始网络的拓扑结构。本文提出了一种基于每个节点的隐私偏好的个性化边翻转机制，允许数据发布者根据每个节点的隐私偏好来保护边信息。该机制在对偏差进行适当校正后，可实现差分隐私，同时保持社区结构，从而实现对隐私化多层网络的一致社区检测。理论上，我们建立了隐私化多层网络中社区检测一致性，并展示了在一定比例的节点获得更好的边隐私保护的同时，允许其他节点放弃其隐私的优势。此外，所提出的个性化边翻转机制的优势也通过在 various synthetic 网络和真实多层网络上的数值实验得到了支持。
引用
@article{arxiv.2406.14772,
title = {Consistent community detection in multi-layer networks with heterogeneous differential privacy},
author = {Yaoming Zhen and Shirong Xu and Junhui Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.14772},
year = {2024}
}