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graph injection attack
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KDD
通过协作性同质性增强抵抗图形对抗攻击
本文提出了一种防御框架 CHAGNN 以应对图注射攻击，通过合作同色增强图数据和模型，生成假标签和减少节点间异色边来提高模型鲁棒性，并通过理论分析和实验验证方法的有效性。
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2 years ago
ICLR
提高不可察觉性以理解和改进图注入攻击
该论文研究了图嵌入攻击对图神经网络的影响，提出了基于同质性的防御方法并设计了一种新的目标函数，实现了对同质性嵌入无感知的控制，该方法在提高对抗攻击的鲁棒性方面有着积极的意义。
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2 years ago
IJCAI
基于查询的聚类攻击：在具有图相关先验知识的图上进行对抗性攻击
本文提出了一种对节点分类的图注入攻击 (Cluster Attack--a Graph Injection Attack)，通过将虚假节点注入到原始图中，以退化图神经网络 (GNNs) 对特定受害节点的性能，同时尽可能少地影响其他节点，并将
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3 years ago
KDD
TDGIA: 图神经网络的有效注入攻击
本文研究了图神经网络受到注入攻击威胁的拓扑漏洞，在此基础上提出了一种效果显著的注入攻击方法 ——TDGIA，通过拓扑缺陷边选择策略和平滑特征优化目标生成虚假节点特征，对防御 GNN 模型进行攻击并成功超过多种攻击基准。
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3 years ago
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