May, 2023

基于图形方法和特定分布距离的对抗攻击检测

PDF
TL;DR通过对神经网络体系结构的图形研究，引入了一种新的从图形角度检测和解释对抗攻击的方法，并利用特定的度量来预测和解释对抗攻击。研究结果表明，基于图形的方法有助于研究对抗攻击的内部工作方式。
artificial neural networksadversarial attacksdetectioninterpretationgraph perspective
发现论文，激发创造
  • 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

  • 通过操纵图的结构来攻击基于图的分类

    本文主要研究基于图的分类方法的安全和隐私分析，提出了对付 collective classification 方法的对抗攻击方法，并评估了其使用在进攻和隐私防御方面的效果。

    Mar, 2019

  • 基于图神经网络的网络入侵检测系统的问题空间结构对抗攻击

    机器学习在网络入侵检测系统中被广泛应用，但其易受到对抗性攻击的影响。本文提出了特定于图神经网络的对抗性攻击的形式化，并模拟了现实场景中可行的结构攻击。同时，通过实验验证了这些模型对经典基于特征的对抗性攻击的抵抗力提升，同时也展示了它们对结构攻击的脆弱性。

    Mar, 2024

  • 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

  • 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

  • 基于图聚类的实用攻击

    本文研究了图建模在解决安全问题方面的能力，重点是对抗机器学习中尚未解决的问题进行了探讨：基于图聚类技术和全局特征空间的对抗性攻击，同时提出了对抗性攻击的防御策略。

    Aug, 2017