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基于对抗性扰动图形神经网络的隐私攻击防御策略
被引量：
2
1
作者
岑振宇
唐吉深
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第1期156-172,共17页
为了保护隐私,同时维护干扰数据效用,提出了一种基于对抗性扰动图形神经网络的隐私攻击防御策略。候选边缘选择确保扰动图不可见,图形神经网络组合优化,确保隐私得到保护和数据实用性。进一步证明扰动图结构比扰动节点特征对图形神经网...
为了保护隐私,同时维护干扰数据效用,提出了一种基于对抗性扰动图形神经网络的隐私攻击防御策略。候选边缘选择确保扰动图不可见,图形神经网络组合优化,确保隐私得到保护和数据实用性。进一步证明扰动图结构比扰动节点特征对图形神经网络的影响更大,并且证明扰动可以在模型不可察觉性和隐私保护之间取得平衡。实验结果表明:提出方法可以同时保持图形数据的不可见性,保持目标标签分类的预测置信度并降低隐私标签分类的预测置信度。
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关键词
隐私
保护
对抗性
图形神经网络
隐私
标签
分类
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职称材料
题名
基于对抗性扰动图形神经网络的隐私攻击防御策略
被引量：
2
1
作者
岑振宇
唐吉深
机构
广西师范大学数学与统计学院
河池学院大数据与计算机学院
出处
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第1期156-172,共17页
基金
国家自然科学基金项目(61662007)。
文摘
为了保护隐私,同时维护干扰数据效用,提出了一种基于对抗性扰动图形神经网络的隐私攻击防御策略。候选边缘选择确保扰动图不可见,图形神经网络组合优化,确保隐私得到保护和数据实用性。进一步证明扰动图结构比扰动节点特征对图形神经网络的影响更大,并且证明扰动可以在模型不可察觉性和隐私保护之间取得平衡。实验结果表明:提出方法可以同时保持图形数据的不可见性,保持目标标签分类的预测置信度并降低隐私标签分类的预测置信度。
关键词
隐私
保护
对抗性
图形神经网络
隐私
标签
分类
Keywords
privacy protection
antagonism
graphic neural network
privacy label classification
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于对抗性扰动图形神经网络的隐私攻击防御策略
岑振宇
唐吉深
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
2
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