GNN（Graph Neural Networks）モデルへのプライバシー保護は重要ですが、このアプローチにはいくつかの新たな課題も浮上します。例えば、「neighborhood sampling」や「gradient computation」時における相互関連性や依存性などから生じる計算コストや複雑さが挙げられます。また、「privacy amplification ratio」や「sensitivity bound」といった指標やパラメータも考慮する必要があります。さらに、「graph structure information」と「node feature protection」という二つの異なる側面からアクセス制御しなければならず、それぞれ異なる最適化戦略や技術的課題も存在します。