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题名基于图谱域特征的对抗攻击算法
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作者
姚毅
欧阳瑞琦
欧卫华
熊嘉豪
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机构
贵州师范大学大数据与计算机科学学院
贵州师范大学数学科学学院
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出处
《贵州师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期84-91,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(62262005)
贵州省高层次创新型人才“百层次”项目(GCC[2023]033)
贵州省教育厅自然科学研究项目(QJJ[2023]011)。
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文摘
图神经网络(Graph neural networks,GNNs)通过聚合机制学习节点和边的表征,在图节点分类、子图分割等多种下游任务取得了重大进展,成为近年来国际研究前沿和热点。最近研究结果表明,图神经网络极易受到对抗攻击影响,导致得到错误的结果。然而现有图对抗攻击主要聚焦于降低模型性能,忽略了图的谱域特征,往往得到次优攻击结果。针对此问题,提出一种基于图谱域特征的对抗攻击算法。具体来说,利用图谱域特征值和特征向量计算攻击前后图谱域特征空间偏移量,最大化攻击扰动前后的图谱域输出变化,进而通过投影梯度下降求解得到最优的扰动攻击。3个公开数据集上对比实验结果验证了此方法的可行性和有效性。
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关键词
图神经网络
对抗攻击
图谱距离
特征向量
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Keywords
graph neural network
adversarial attack
graph spectral distance
eigenvector
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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