一種面向圖分類(lèi)攻擊的對(duì)抗檢測(cè)算法

摘要： 近年來(lái)，圖分類(lèi)是一個(gè)在不同領(lǐng)域具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的基本問(wèn)題.同時(shí)，有關(guān)圖分類(lèi)任務(wù)的惡意攻擊層出不窮.現(xiàn)有的方法主要集中在提高圖分類(lèi)模型的精度上，忽略了魯棒性和可解釋性.此外大部分工作是使用對(duì)抗圖來(lái)減少惡意攻擊的負(fù)面影響，通常忽視了干凈圖的潛力，主要是因?yàn)樗鼈儫o(wú)法區(qū)分對(duì)抗圖和正常圖.因此，本文研究了通過(guò)特征轉(zhuǎn)換來(lái)探索干凈圖和對(duì)抗圖之間的內(nèi)在差異，從而增強(qiáng)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)惡意攻擊的魯棒性...