A Comparison of Four Notions of Isomorphism-Based Security for Graphs
Notice bibliographique
Résumé
A graph is a powerful abstraction for representing information. We address the problem of publishing a secure version of a graph that does not leak information to an adversary who may possess prior information about portions of the graph, and may have unbounded computational power. In this context, we revisit four notions of security, all of which are based on variants of graph isomorphism, that have been proposed in two different application contexts in the literature. We compare the four notions to one another, first from the standpoint of strength, i.e., whether meeting one notion implies meeting another, and then from the standpoint of computational hardness, i.e., what the exact computational complexity is for the problem of checking whether a graph meets a notion. For the latter, we identify that for two of the notions we consider, the problem is <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\mathbf{NP}\text{-complete}$</tex-math></inline-formula> , and for the two others, it is <b>ISO</b> -complete, where <b>ISO</b> is the class of problems induced by graph isomorphism. We observe that strength is not necessarily correlated to computational hardness. In summary, our work makes contributions at the foundations of an important notion of security for graphs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».