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LOGS第2023/11/04期||佐治亚理工 简翌: 基于解耦图卷积的多粒度差分隐私保护
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内容简介 图神经网络(GNNs)在許多包含图数据的任务中展現了強大的性能，然而GNNs也如同一般神经网络有洩漏用戶数据隐私的風險。差分隱私(Differential Privacy, DP)為一普遍被人接受的量化隐私定义，而用DP-SGD训练神经网络以保证其參數的DP性質為現今最广为利用的保戶用戶隐私的策略之一。其主要思路為在神经网络在预测阶段，其只透過神经网络参数利用训练数据信息 ，因此，若我们保证其参数的DP性质，基于DP后处理的魯棒性(post-processing robostness)我们也能保证预测結果(i.e., 标签)的DP性质。然而GNN並不满足"只透過神经网络参数利用训练数据信息"，因此只单纯改进DP-SGD for GNN是不能保障用戶隐私。本次报告将会介绍我们在NeurIPS 2023的相关工作，我们首先会介绍现有GNN-DP的隐私保护算法的缺陷，并进一步介绍基于解耦图卷积的图学习隐私保护的设计思路以及实验效果和理论分析。 分享嘉宾 Eli Chien (簡翌) 目前是ECE,GaTech的Postdoc，其於2022年在ECE, UIUC獲取Ph.D.。過去曾於Nokia Bell Labs 與 Amazon Search 暑期研究實習，他目前主要的研究方向為圖學習的隱私(privacy on graph)，包括差分隱私(Differential Privacy)與Machine unlearning，如DP-GNN以及Certified Graph Unlearning。Eli 過去的研究為從理論的角度出發研究幾何深度學習(geometric deep learning)，例如他曾與合作者提出廣義PageRank (GPR)，之後將其結合圖神經網絡提出GPRGNN解決了非同源圖上的學習問題與過平滑問題，以圖信息微調語言模型的自監督節點特徵抽取方法GIANT-XRT也於Open Graph Benchmark Leaderboard三個節點分類數據集上得到榜一以及提出超圖神經網絡(hypergraph NN)的統一架構AllSet。Eli Chien的研究主要發表於機器學習、數據挖掘與信息論會議(NeurIPS, ICLR, ICML, AAAI, AISTATS, KDD, TheWebConf, ICDM, TIT...等)。
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