面向路径数与Katz中心性的本地差分隐私
社会与信息网络
2023-10-24 v1 密码学与安全
摘要
本文给出一种在本地差分隐私（LDP）下发布路径数与Katz中心性的算法，并提供了详尽的理论分析。尽管已有多种工作提出了LDP下的子图计数算法，但它们主要集中于最多五个节点的子图。将此扩展至更大子图的挑战在于：在LDP下的任何发布中，随着子图规模增大，噪声呈累积性与指数级增长。我们通过提出一种发布图中每个节点起始的路径数的算法来解决此问题，并由此得到一种发布所有节点Katz中心性的算法。该算法采用多轮通信与裁剪技术。我们的理论与实验评估均表明，该算法具有可接受的偏差与方差，远小于绕过裁剪的算法。此外，我们的Katz中心性估计能够召回高达90%具有最高Katz中心性的节点。
引用
@article{arxiv.2310.14000,
title = {Local Differential Privacy for Number of Paths and Katz Centrality},
author = {Louis Betzer and Vorapong Suppakitpaisarn and Quentin Hillebrand},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.14000},
year = {2023}
}