近期，商学院随培培老师作为第一作者的论文《CG-MIA: A Causal Generalization framework for cross-domain graph Membership Inference Attack》在国际期刊《Knowledge-Based Systems》发表。《Knowledge-Based Systems》是国际知识工程与智能系统领域的重要学术期刊，属于JCR SCI一区期刊，中国科学院一区Top期刊，近五年影响因子为7.6，致力于报道知识驱动系统、机器学习、图智能计算及其安全隐私等方向的前沿理论与应用成果。
论文简介
图神经网络在推荐、分子发现、交通、金融和医疗等领域应用很广，但也带来成员推理攻击的隐私风险。现有攻击大多假设可以获取与目标数据同分布的影子数据，现实中很难做到，跨域时性能往往明显下降。论文认为，根源在于攻击者容易学到环境特有的假相关，比如把“预测置信度高”直接当成成员信号，连接密集的枢纽节点就常被误判。为此，作者提出黑盒跨域攻击框架 CG-MIA，通过拓扑增强构造多样影子环境，让攻击者学习不变的成员判定机制；通过结构熵正则化校准预测置信度，区分结构确定性和真实成员信号。多个真实数据集实验显示，CG-MIA 在多数跨域设定下优于现有基线。
作者简介
随培培，北京航空航天大学计算机软件与理论专业博士，讲师、硕士生导师，主持山东省自然科学基金项目等多项课题，在Knowledge-Based Systems、Neurocomputing、IEEE Access、The Journal of Grid Computing、FCS等国际期刊以及UIC、HPCC等国际会议发表学术论文十余篇，主要研究方向为图学习与隐私保护。
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