IJCAIMar, 2019

图数据上的对抗样本：攻击和防御的深度洞察

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TL;DR本文提出了针对图数据的攻击和防御技术，其中引入了集成梯度来解决离散特征的问题，并且发现对于攻击后的图形，它的统计特征与正常图形不同，并提出一种检查图像并找到潜在的对抗扰动的方法。经过若干数据集的测试显示本文方法的有效性。
发现论文，激发创造
  • 图数据的对抗攻击与防御综述

    本文综述了 100 多篇关于图数据中深度神经网络的对抗攻击和防御策略的研究，提出了一个包括大多数图对抗性学习模型的统一公式，并比较了不同的图攻击和防御，总结了评估指标、数据集和未来的趋势。

    Dec, 2018

  • 图数据神经网络的对抗攻击

    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。

    May, 2018

  • GraphDefense: 构建强健的图卷积网络

    本文研究了图卷积网络在对抗扰动下的鲁棒性，通过提出 GraphDefense 方法，成功提高了图卷积网络的鲁棒性，同时能够维持半监督学习的设定，具有较大的应用潜力。

    Nov, 2019

  • 图形上的对抗攻击与防御：一项综述，一项工具和实证研究

    该研究论文介绍 Deep Neural Networks 和 Graph Neural Networks 对抗攻击的脆弱性，提出了相关攻击和防御的借鉴，以及一个算法库用于研究对抗攻击和防御。

    Mar, 2020

  • 图结构数据对抗攻击

    本文研究了基于图结构的深度学习模型的鲁棒性问题，针对修改数据的组合结构而导致模型攻击的问题，提出了基于强化学习的攻击方法，同时引入遗传算法和梯度法等多种变形方法来进行攻击，并通过实验验证了针对图级别和节点级别分类任务的多种图神经网络模型都具有易受攻击性，同时这些攻击手段可以用来进一步诊断分类器。

    Jun, 2018

  • 图上对抗学习综述

    本文系统地调查和总结了现有的图形对抗学习任务的攻击和防御的相关工作，并针对攻击和防御在图形分析任务中进行了适当的定义和分类，同时强调了相关评价指标的重要性和全面性。

    Mar, 2020

  • 图像、图表和文本中的对抗攻击和防御：一项综述

    本文综述了目前三种最常见的数据类型（图片、图表和文本）中，针对深度神经网络的攻击和防御机制，并评估了相应的对策的成功度。

    Sep, 2019

  • 稳健图神经网络的图结构学习

    本文探讨了图神经网络在面临敌对攻击时的脆弱性，并提出了一种名为 Pro-GNN 的框架，以基于真实世界图形的内在属性来联合学习结构性图形和稳健性 GNN 模型以应对此问题。通过实验表明，Pro-GNN 在防御敌对攻击方面表现优异。

    May, 2020

  • 同时扰乱一切：实现可微分的图攻击

    通过对图结构进行连续松弛和参数化，我们提出了一种名为 Differentiable Graph Attack（DGA）的新型攻击方法，以高效生成有效的攻击并同时消除了昂贵的重新训练的需求。与最新技术相比，DGA 在不同基准数据集上实现了几乎相等的攻击性能，训练时间减少了 6 倍，GPU 内存占用减少了 11 倍。此外，我们还对 DGA 在不同图模型之间的可转移性以及对广泛使用的防御机制的鲁棒性进行了广泛的实验分析。

    Aug, 2023

  • 图神经网络的拓扑攻击与防御：优化视角

    本文提出了基于梯度的攻击方法，以解决离散图数据的难点，并基于此提出了第一个面向图神经网络的基于优化的对抗训练，可以提高不同梯度和贪心攻击方法的鲁棒性，同时不牺牲原始图的分类准确性。

    Jun, 2019