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Stealing Training Graphs from Graph Neural Networks
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内容提要
本研究探讨了图神经网络（GNN）在生物信息学任务中的训练数据泄露问题。通过图扩散模型和优化的噪声生成方法，研究展示了有效窃取训练图的可能性，实验结果表明该框架具有显著的有效性，揭示了潜在的安全隐患。
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关键要点
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本研究探讨了图神经网络（GNN）在生物信息学任务中的训练数据泄露问题。
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研究采用图扩散模型和优化的噪声生成方法，展示了有效窃取训练图的可能性。
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实验结果表明，该框架在窃取训练图方面具有显著的有效性。
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研究揭示了图神经网络在处理敏感信息时的潜在安全隐患。
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