ソーシャルネットワーク解析における差分プライバシーの応用:調査【JST・京大機械翻訳】

Jiang Honglu; Pei Jian; Yu Dongxiao; Yu Jiguo; Gong Bei; Cheng Xiuzhen

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212041361710 整理番号：21P0052776

ソーシャルネットワーク解析における差分プライバシーの応用:調査【JST・京大機械翻訳】

Applications of Differential Privacy in Social Network Analysis: A Survey

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発行年： 2020年10月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年04月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

微分プライバシーは,情報を共有し,プライバシーを強い保証で保存するのに有効である。ソーシャルネットワーク解析は,多くのアプリケーションで広く採用されているので,それは,差動プライバシーの応用のための新しいアリーナを開いた。本論文では,ソーシャルネットワーク解析における差動プライバシーとアプリケーションの基本原理を接続する包括的調査を提供した。微分プライバシーと主要変種の基礎の簡潔なレビューを提示し,ソーシャルネットワークにおけるプライバシー攻撃,ソーシャルネットワーク解析における微分プライバシーのタイプ,および次数分布解析,サブグラフ計数,およびエッジ重みのような一連の一般的タスクを含むソーシャルネットワーク解析に,微分プライバシーがどのように適用されるかを議論した。また,将来の研究のための一連の課題を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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