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揭示 GNN 上双隐私保护中消息传递的作用
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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
本文研究了一种攻击方法，通过推断图结构数据中的私有连接，暴露了图神经网络中的隐私漏洞，并提出了保护隐私的方法。研究了新节点加入图并使用API查询预测时的潜在泄露，并分析了隐私保护和模型效用之间的权衡。强调了图神经网络固有的隐私漏洞和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。
- 该攻击方法暴露了图神经网络中的隐私漏洞。
- 研究了新节点加入图并使用API查询预测时的私有边缘信息泄露。
- 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，优于目前的技术水平。
- 研究了差分隐私机制在减轻攻击影响方面的可行性。
- 分析了隐私保护和模型效用之间的权衡。
- 强调了图神经网络固有的隐私漏洞和强大隐私保护机制的重要性。
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