Oct, 2023

基于动量梯度的超图神经网络非定向攻击

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TL;DR通过设计一种新的 HGNNs 攻击模型，即 MGHGA，集中在修改节点特征上，本论文试图填补现有研究中对 HGNNs 敌对攻击的研究空白，通过在特征选择和特征修改模块中使用动量梯度机制和特征生成方法，MGHGA 能够在离散和连续数据集上有效对节点和视觉对象分类任务进行攻击，并在实验证明相对于基准方法，MGHGA 的攻击性能平均提升了 2%。
发现论文，激发创造
  • HGAttack: 可转移的异构图对抗攻击

    HGAttack 是针对异构图设计的首个灰盒逃避攻击方法，通过设计一种新颖的代理模型，利用梯度方法实现扰动生成，提高了生成攻击在目标 HGNN 上的可转移性并显著降低了内存成本。在三个数据集上的综合实验证实了 HGAttack 的有效性。

    Jan, 2024

  • HyperAttack：超图神经网络白盒敌对结构攻击的多梯度引导方法

    本论文介绍了 HyperAttack-- 第一个针对超图神经网络的白盒子对抗攻击框架，提高了攻击成功率和时间效率，作为一种结构攻击方法，通过扰乱向目标节点连接的超边状态，并引导梯度和集成梯度。

    Feb, 2023

  • MGA: 动量梯度攻击网络

    本文针对基于梯度信息的对抗攻击方法，对深度学习模型的图嵌入算法的有效性造成了影响，提出了一种动量梯度攻击（Momentum Gradient Attack，MGA）算法。该方法通过将动量项融合到迭代过程中，可以稳定更新方向，使模型跳出较差的局部最优解，并增强了其转移能力，实现了更具侵略性的攻击。实验表明，MGA 算法具有更好的攻击效果和转移能力。

    Feb, 2020

  • 大规模图的对抗攻击

    本文提出了一种简化梯度攻击的方法，可以通过多阶段攻击框架在只需较小子图的情况下使图神经网络误分类。此外，作者还提出了度同配改变这一实用指标来衡量对图数据的对抗攻击的影响。

    Sep, 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

  • 网络嵌入的快速梯度攻击

    本研究基于图卷积网络的渐变信息生成对抗性网络，在社交网络等情境中，通过只重新链接少量节点即可干扰网络嵌入，保护目标节点的隐私。

    Sep, 2018

  • GNNGuard: 防御图神经网络的对抗攻击

    GNNGuard 是一个通用的算法，可以防御基于离散图形结构的多种训练时攻击，利用图形结构和节点特征之间的关系减轻攻击的负面影响，通过将更高的权重分配给连接相似节点的边，修剪不相关节点之间的边，这种方法在不同数据集和攻击条件下表现出 15.3％的优越性。

    Jun, 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

  • 以围棋棋盘为图：强化学习下无梯度节点注入攻击的图神经网络

    本研究针对图神经网络的黑盒节点插入攻击问题，提出了基于强化学习框架的渐进式无梯度节点插入攻击方法，并通过对八个基准数据集的广泛实验表明其在攻击效率和攻击成功率方面均优于现有攻击方法。

    Nov, 2022

  • 针对图神经网络的更实用的对抗性攻击

    研究黑盒攻击图神经网络中节点选择的问题，发现通过基于 PageRank 的重要度计算可提高分类误差率，提出一种基于贪心算法的修正方法能有效地解决被攻击节点数量与分类误差率之间的矛盾。

    Jun, 2020