KDDMar, 2020

图形上的对抗攻击与防御：一项综述，一项工具和实证研究

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TL;DR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。
deep neural networksgraph neural networksadversarial attackscountermeasuresrepository
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

  • 对抗网络攻击是否可被防御？

    本文提出了基于图神经网络（GNNs）的对抗攻击的防御机制，包括新的对抗训练策略和平滑防御策略。实验结果表明，这些策略能够提高 GNNs 的抵御攻击的能力，并且在不同的网络分析任务中能够有效地防御各种对抗攻击。

    Mar, 2019

  • 图神经网络的对抗性防御框架

    该论文提出了一种称为 DefNet 的针对图神经网络 (GNN) 的有效对抗性防御框架，结合图神经网络每一层中的潜在漏洞和条件 GAN 方法对其进行训练，有效提高了 GNN 在各种类型的对抗攻击下的鲁棒性。

    May, 2019

  • 图数据上的对抗样本：攻击和防御的深度洞察

    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。

    Mar, 2019

  • 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

  • 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

  • 可解释的人工智能安全：探索图神经网络对对抗攻击的鲁棒性

    图神经网络 (GNNs) 的脆弱性研究，通过系统性地考虑图数据模式、模型特定因素和对抗样本的传递性，揭示了对抗攻击对 GNN 的影响，从而为提高 GNN 的对抗鲁棒性提供了相关的准则和原则。

    Jun, 2024