KDDMay, 2018
图数据神经网络的对抗攻击
Adversarial Attacks on Neural Networks for Graph Data
Daniel Zügner, Amir Akbarnejad, Stephan Günnemann
TL;DR本文主要介绍了第一项针对属性通用图的对抗攻击研究,特别关注利用图卷积思想的模型,在针对测试及训练阶段的攻击中生成针对节点特征和图结构的对抗扰动,并确保这些扰动在保存重要数据特征的同时,不被察觉,旨在帮助更好地理解和缓解目前深度学习模型在对抗环境下的不足。