Polynomial Contrastive Learning for Privacy-Preserving Representation Learning on Graphs

📄 arXiv: 2509.25205v1 📥 PDF

作者: Daksh Pandey

分类: cs.LG, cs.CR, math.RA

发布日期: 2025-09-19

💡 一句话要点

提出Poly-GRACE，实现同态加密友好的图神经网络自监督表示学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)

关键词: 图神经网络 自监督学习 同态加密 隐私保护 图表示学习

📋 核心要点

  1. 现有图自监督学习方法依赖非多项式运算，与同态加密等隐私保护技术不兼容，限制了其在隐私敏感场景的应用。
  2. Poly-GRACE提出一种完全多项式友好的图卷积网络编码器和基于多项式的对比损失函数，实现同态加密兼容的图自监督学习。
  3. 实验表明，Poly-GRACE在三个基准数据集上实现了与非私有基线相当甚至更优的性能，为隐私保护图表示学习迈出了重要一步。

📝 摘要（中文）

自监督学习(SSL)已成为在图数据上学习表示的强大范例，无需手动标签。然而，像GRACE这样的领先SSL方法由于依赖于非多项式运算，与同态加密(HE)等隐私保护技术根本不兼容。本文介绍了Poly-GRACE，这是一个用于图上HE兼容自监督学习的新框架。我们的方法包括一个完全多项式友好的图卷积网络(GCN)编码器和一个新颖的、基于多项式的对比损失函数。通过在Cora、CiteSeer和PubMed三个基准数据集上的实验，我们证明了Poly-GRACE不仅能够实现私有预训练，而且在性能上与标准非私有基线相比具有很强的竞争力，并且在CiteSeer上优于标准非私有基线。我们的工作代表了在实用和高性能隐私保护图表示学习方面的重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有的图自监督学习方法，例如GRACE，在学习图数据的表示时表现出色。然而，这些方法通常依赖于非多项式运算，例如ReLU激活函数、指数函数和除法等。这些非多项式运算与同态加密（HE）等隐私保护技术不兼容。因此，如何在保护数据隐私的前提下，有效地学习图数据的表示是一个重要的挑战。现有方法的痛点在于无法直接应用于隐私敏感的场景，例如医疗、金融等。

核心思路：Poly-GRACE的核心思路是设计一个完全基于多项式运算的图自监督学习框架，使其能够与同态加密等隐私保护技术无缝集成。通过将所有操作都转换为多项式形式，可以在加密的数据上进行计算，从而保护数据的隐私。具体来说，Poly-GRACE使用多项式友好的图卷积网络（GCN）编码器和基于多项式的对比损失函数。

技术框架：Poly-GRACE的整体框架包括以下几个主要模块：1) 图数据预处理：对输入的图数据进行必要的处理，例如节点特征归一化等。2) 多项式GCN编码器：使用多项式运算构建GCN编码器，将图数据映射到低维表示空间。3) 数据增强：使用图数据增强技术生成图的多个视图。4) 多项式对比损失函数：设计基于多项式的对比损失函数，用于学习图表示。5) 模型训练：使用自监督学习的方式训练模型，优化多项式对比损失函数。

关键创新：Poly-GRACE最重要的技术创新点在于提出了一个完全多项式友好的图自监督学习框架。与现有方法相比，Poly-GRACE避免了使用非多项式运算，使其能够与同态加密等隐私保护技术兼容。此外，Poly-GRACE还设计了一个新颖的、基于多项式的对比损失函数，用于学习高质量的图表示。

关键设计：Poly-GRACE的关键设计包括：1) 使用多项式近似代替ReLU激活函数，例如使用x - x^3/6 + x^5/120等。2) 使用多项式近似代替指数函数，例如使用泰勒展开式。3) 使用多项式近似代替除法运算。4) 设计基于多项式的对比损失函数，例如使用多项式形式的余弦相似度计算。5) GCN的层数和隐藏层维度等超参数需要根据具体数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Poly-GRACE在Cora、CiteSeer和PubMed三个基准数据集上取得了与非私有基线相当甚至更优的性能。例如，在CiteSeer数据集上，Poly-GRACE的性能优于标准非私有基线。这表明Poly-GRACE不仅能够实现隐私保护，而且能够学习到高质量的图表示。

🎯 应用场景

Poly-GRACE在隐私保护的图数据分析领域具有广泛的应用前景，例如：在医疗领域，可以用于保护患者的基因数据和疾病网络；在金融领域，可以用于保护用户的交易记录和社交网络；在社交网络分析中，可以保护用户的隐私信息。该研究为在隐私敏感场景下进行图数据分析提供了新的解决方案，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Self-supervised learning (SSL) has emerged as a powerful paradigm for learning representations on graph data without requiring manual labels. However, leading SSL methods like GRACE are fundamentally incompatible with privacy-preserving technologies such as Homomorphic Encryption (HE) due to their reliance on non-polynomial operations. This paper introduces Poly-GRACE, a novel framework for HE-compatible self-supervised learning on graphs. Our approach consists of a fully polynomial-friendly Graph Convolutional Network (GCN) encoder and a novel, polynomial-based contrastive loss function. Through experiments on three benchmark datasets -- Cora, CiteSeer, and PubMed -- we demonstrate that Poly-GRACE not only enables private pre-training but also achieves performance that is highly competitive with, and in the case of CiteSeer, superior to the standard non-private baseline. Our work represents a significant step towards practical and high-performance privacy-preserving graph representation learning.