大模型对齐与安全

Are LLM-Enhanced GNNs Privacy-Safe?

增强型大型语言模型的图神经网络是否具备隐私安全性？

Longzhu He, Zelang Wen, Chaozhuo Li, Sen Su

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过5阶段统一框架评估LLM增强型GNNs的隐私风险，发现其隐私脆弱性高于浅层文本基线，差分隐私可部分缓解风险但会导致效用下降，凸显了该领域的隐私-效用权衡。