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neural-based inexact graph de-anonymization

High-Confidence Computing 2024年第1期4卷 52-59页

作者： Guangxi Lu Kaiyang Li Xiaotong Wang Ziyue Liu Zhipeng Cai Wei Li Department of Computer Science Georgia State UniversityAtlantaUSA St.George’s School VancouerCanada

Graph de-anonymization is a technique used to reveal connections between entities in anonymized graphs,which is crucial in detecting malicious activities,network analysis,social network analysis,and *** its paramount importance,conventional methods often grapple with inefficiencies and challenges tied to obtaining accurate query graph *** paper introduces a neural-based inexact graph de-anonymization,which comprises an embedding phase,a comparison phase,and a matching *** embedding phase uses a graph convolutional network to generate embedding vectors for both the query and anonymized *** comparison phase uses a neural tensor network to ascertain node *** matching procedure employs a refined greedy algorithm to discern optimal node ***,we comprehensively evaluate its performance via well-conducted experiments on various real *** results demonstrate the effectiveness of our proposed approach in enhancing the efficiency and performance of graph de-anonymization through the use of graph embedding vectors.

关键词： Graph de-anonymization Graph convolutional network neural tensor network

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