NetFense是能保護個資隱私的圖神經網路演算法，可產生同時達到三個隱私保護目標的擾動圖：維持目標任務使用者貼標的效益，降低隱私屬性被反推的準確性，難以分辨擾動前後圖差異。實驗於三個標準資料集，獲得史上最好兼具隱私保護與資料可用性的成果。與永豐和玉山銀行合作，論文發表於頂尖期刊IEEE TKDE。

NetFense為隱私保護圖神經網路演算法，可應用於社群媒體、電商平台與金融科技，為領先世界的擾動圖資料生成技術，能為使用者預測分類精準貼標，同時避免被AI推理出個資屬性。在國際標準資料實驗顯示，NetFense平均僅犧牲1目標標籤分類準確率，便能降低節點隱私屬性的預測信心水準多達3.7。

NetFense技術所衍生之相關演算法，已與我國金融機構進行合作，包含永豐與玉山銀行，能創造的經濟效益包含：在確保使用者個資隱私被保護下，客戶從中獲利並提高消費意願，經由精準用戶貼標與商品推薦，提高金融交易成交率與交易金額，上市上櫃公司之市值可被提升，這三方面的經濟效益亦有助於提高國家GDP。