[发明专利]一种基于神经通路的用户隐私保护方法、电子设备、介质在审
| 申请号： | 202211184386.7 | 申请日： | 2022-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN115659387A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;黄国瀚;宣琦 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经通路的用户隐私保护方法，包括：(1)利用预训练的图卷积网络模型，对训练数据进行神经元测试，获得关键神经通路；(2)获取与主任务性能相关的重要图结构，从而提取骨干图；(3)基于获取的关键神经通路，生成与主任务正相关的非骨干图；(4)使用预训练的图卷积网络模型分别提取骨干图和非骨干图的节点嵌入；(5)将获得的骨干图和非骨干图对应的节点嵌入进行加权组合以获得隐私鲁棒的节点嵌入。本发明方法能有效降低图神经网络模型的隐私泄露风险，提高了图神经网络模型对隐私推理攻击的鲁棒性，增强了图神经网络模型对隐私数据的保护能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经 通路 用户 隐私 保护 方法 电子设备 介质 | ||
【主权项】：
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