对基于归纳图神经网络的链接窃取攻击
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过针对归纳式图神经网络进行系统隐私分析，本文填补了以往对于归纳式图神经网络的全面隐私分析的空白，并通过对链接窃取攻击的分析，提出了后验攻击和组合攻击两种类型的攻击，发现归纳式图神经网络泄漏大量信息，使得攻击即使在没有关于图结构的先验知识的情况下，也能够有效进行；同时，研究了两种可能的防御方法并发现它们对攻击是无效的，因此需要更有效的防御机制。
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。
