Dynamic Node Privacy Feature Decoupling Graph Autoencoder Based on Attention Mechanism

Graph autoencoders’ inherent capability to capture node feature correlations poses significant privacy risks through attackers inference. Previous feature decoupling approaches predominantly apply uniform privacy protection across nodes, disregarding the varying sensitivity levels inherent in graph...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Applied sciences Jg. 15; H. 12; S. 6489
Hauptverfasser:	Huang, Yikai, Tang, Jinchuan, Dang, Shuping
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Basel MDPI AG 01.06.2025
Schlagworte:	attention graph autoencoder Hypothesis testing Methods Neural networks Privacy privacy decouple Privacy, Right of privacy-utility trade-off Social networks
ISSN:	2076-3417, 2076-3417
Online-Zugang:	Volltext
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