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对基于归纳图神经网络的链接窃取攻击
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文揭示了图神经网络中的隐私漏洞，通过推断图结构数据中的私有连接，可能泄露私有边缘信息。提出了保护隐私的方法，并分析了隐私保护与模型效用之间的权衡。强调了开发强大的隐私保护机制的重要性。
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关键要点
- 本文介绍了一种通过推断图结构数据中的私有连接的攻击方法，揭示了图神经网络中的隐私漏洞。
- 研究了在归纳设置中，新节点加入图并使用 API 查询预测时，私有边缘信息的潜在泄露。
- 提出了在维持模型效用的同时保护隐私的方法，攻击在推断连接方面表现出卓越性能。
- 分析了将差分隐私机制应用于减轻攻击影响的可行性，探讨了隐私保护与模型效用之间的权衡。
- 强调了图神经网络固有的隐私漏洞，凸显了开发强大隐私保护机制的重要性。
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