[发明专利]一种基于分类边界的用户隐私保护方法

权利要求书

1.一种基于分类边界的用户隐私保护方法，包括以下步骤：

(1)将包含有关键节点的原始网络输入至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，计算关键节点的新类标下的新损失函数，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，具体过程为：

(a)根据关键节点的损失函数，连边梯度信息以及新损失函数，新连边梯度信息计算关键节点到各分类边界的距离l：

其中，k(x₀)表示关键节点x₀的真实类标，表示关键节点x₀在真实类标下的损失函数为表示关键节点x₀在真实类标下的连边梯度信息，f_k(x)表示关键节点在新类标k下的损失函数，w_k(x)表示关键节点在新类标k下连边梯度信息；

(b)更改关键节点的新类标，重复步骤(a)，直到遍历完关键节点除真实类标外的所有类标为止，获得最短距离l(x₀)，该最短l(x₀)对应的新类标即为关键节点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，具体过程为：

首先，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计算需要进行修改的连边，具体地，根据公式(2)确定需要修改的连边：

其中，MAX(·)为最大值函数，最大值的连边梯度信息w_ij对应的连边即为需要修改的连边；

然后，根据修改连边策略对需要修改的连边进行修改，形成对抗网络，其中，修改连边策略表示为：

其中，h表示当前迭代次数，θ(w_ij)＝1表示需要添加连边，θ(w_ij)＝-1表示需要删减连边；

修改连边策略分为两种情况：(a)选定的节点i，节点j之间原来不存在连边，此时若w_ij0，则添加一条连边；若w_ij0，则放弃修改，寻找下一个w_ij大的值，以此类推；(b)选定的节点i，节点j之间原来存在连边，此时若w_ij0，则删去该连边；若w_ij0,则放弃修改，寻找下一个w_ij大的值，以此类推；

修改的连边数为预设值K，采用迭代的方法进行修改，直到修改的连边数达到预设值K，其中每次仅修改一条连边，当连边修改好后，获得的网络即为对抗网络；

(5)利用对抗网络和原始网络训练GCN分类模型，获得训练好的GCN分类模型；

(6)将添加有扰动的待测网络输入至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。

2.如权利要求1所述的基于分类边界的用户隐私保护方法，其特征在于，步骤(1)中，将原始网络对应的邻接矩阵A以及节点的真实类标输入到GCN分类模型中，每层GCN分类模型表示为：

其中，Z表示GCN分类模型的分类结果，W₀和W₁分别为输入层到隐藏层的权重矩阵和隐藏层到输出层的权重矩阵，A为原始网络的邻接矩阵，I_N为自连接矩阵，为邻接矩阵A的度矩阵，

节点的损失函数f(x)为：

其中，l为节点的索引，V_l为带有类标的节点集合，F为节点类标集合，Y_lk为第l个节点属于第k个类标的置信度，Z_lk为将第l个节点分成第k个类别的分类结果；

两节点连边上的连边梯度信息为：

其中，w_ij表示第i个节点与第j个节点之间的连边梯度信息，A_ij表示邻接矩阵A中第i个节点与第j个节点之间的连边；

针对关键节点x₀，其类标表示为k(x₀)，关键节点x₀在真实类标下的损失函数为连边梯度信息为