图隐私论文速递：AsgLDP: Collecting and Generating Decentralized Attributed Graphs With Local Differential Pr

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图隐私论文速递：AsgLDP: Collecting and Generating Decentralized Attributed Graphs With Local Differential Pr

作者：gufe_hfding

文章目录

• 论文概况
• 论文主要创新
• 论文启示

论文概况

今天介绍的论文是“AsgLDP: Collecting and Generating Decentralized Attributed Graphs With Local Differential Privacy”与今日凌晨讨论的论文一样（详情见前一篇帖子），基于本地差分隐私保护图数据隐私。不同的是，前一篇论文“Towards Locally Differentially Private Generic Graph Metric Estimation”更关注结构社交网络的通用型本地差分隐私保护方法，而本篇论文主要关注属性社交网络的隐私保护。

今天的这篇论文是浙江大学纪守领老师团队发表在TIFS上的论文，纪老师是一个高产的研究人员，在图数据隐私领域做了大量的工作，我关注这方面也是受到纪老师的启发，当然纪老师的研究兴趣十分宽泛也十分前沿，比如最近