一种基于分类边界的用户隐私保护方法

摘要

本发明公开了一种基于分类边界的用户隐私保护方法，包括：(1)将原始网络输入至GCN分类模型中，计算关键节点在真实类标下的损失函数，连边梯度信息；(2)更改关键节点的类标，计算新损失函数，新连边梯度信息；(3)根据关键节点的损失函数，连边梯度信息以及新损失函数，新连边梯度信息确定最容易被修改成的新类标；(4)根据关键节点在真实类标下的连边梯度信息，以及在容易被修改成的新类标下的新连边梯度信息，在原始网络中添加扰动，形成对抗网络；(5)利用对抗网络和原始网络训练GCN分类模型；(6)将添加有扰动的待测网络输入至训练好的GCN模型中，经计算输出正确的分类结果，实现对待测网络中用户隐私的保护。