English(EN) Graph Federated Unlearning for Privacy Preservation

研究人员提出图联邦遗忘以增强隐私保护

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-05-05 04:00

研究人员开发了一种新的图联邦学习（GFL）方法，通过结合机器学习遗忘技术来增强隐私保护。该方法解决了即使在用户退出GFL系统后敏感用户数据仍然存在的问题，这对于遵守GDPR等法规至关重要。所提出的方法最大限度地减少了遗忘过程中的性能下降，并使用虚拟客户端来维护图拓扑和全局嵌入，而不会损害被移除实体的隐私。 AI

影响增强了去中心化图数据训练中的隐私性，可能提高用户信任度和AI系统的合规性。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Ruotong Ma, Wentao Yu, Qizhou Wang, Jie Yang, Chen Gong · 2026-05-05 04:00

面向隐私保护的图联邦解学习

arXiv:2605.02297v1 Announce Type: new Abstract: Graph federated learning (GFL) facilitates decentralized training on distributed graph data while keeping sensitive user information local, aligning with policies such as GDPR and CCPA that grant users the right to freely join or wi…

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