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一种面向图分类攻击的对抗检测算法
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作者 徐慧玲 宣琦 陈晋音 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第10期2113-2119,共7页
近年来,图分类是一个在不同领域具有实际应用价值的基本问题.同时,有关图分类任务的恶意攻击层出不穷.现有的方法主要集中在提高图分类模型的精度上,忽略了鲁棒性和可解释性.此外大部分工作是使用对抗图来减少恶意攻击的负面影响,通常... 近年来,图分类是一个在不同领域具有实际应用价值的基本问题.同时,有关图分类任务的恶意攻击层出不穷.现有的方法主要集中在提高图分类模型的精度上,忽略了鲁棒性和可解释性.此外大部分工作是使用对抗图来减少恶意攻击的负面影响,通常忽视了干净图的潜力,主要是因为它们无法区分对抗图和正常图.因此,本文研究了通过特征转换来探索干净图和对抗图之间的内在差异,从而增强图神经网络对恶意攻击的鲁棒性问题.特别地,提出了一种新的对抗检测机制,可以通过干净图创建有监督的知识来训练检测能力.最后在3种真实数据集上,对3种图分类攻击展开对抗检测实验.实验结果表明联合动态对抗检测的性能最优,检测率高达90%,可有效检测对抗图. 展开更多
关键词 图分类 对抗检测 子图网络 数据挖掘
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基于子图交互关系的网络结构增强算法
2
作者 胡雯 马闯 张海峰 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期282-289,共8页
已有研究基于子图交互关系构造子图网络来实现网络结构增强,然而其算法复杂度高。鉴于此,基于不同阶子图网络的拓扑属性分别对原始网络进行赋权,得到一阶和二阶加权网络,以权重的形式直观体现子图交互关系。同时,这两种加权网络的权重... 已有研究基于子图交互关系构造子图网络来实现网络结构增强,然而其算法复杂度高。鉴于此,基于不同阶子图网络的拓扑属性分别对原始网络进行赋权,得到一阶和二阶加权网络,以权重的形式直观体现子图交互关系。同时,这两种加权网络的权重可以直接通过原始网络的拓扑结构计算得出,从而避免了子图网络的构造过程,大大降低了算法复杂度。最后,以关键点识别任务作为研究对象说明这两种加权网络在结构挖掘应用中的性能。基于加权网络定义了两种新的中心性指标,在8个真实网络中与7种经典的中心性指标进行对比,实验结果表明基于加权网络的中心性指标具有更好的性能。 展开更多
关键词 关键点识别 子图 子图网络 网络赋权
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