图对抗防御研究进展

摘要：

图神经网络(GNN)在多个领域的复杂任务中已经得到成功的应用,但研究表明其易受到对抗攻击而导致性能严重下降,这种脆弱性影响了包含节点分类、链路预测和社团探测在内的所有应用.图对抗攻击已经可以高效地实施,这带来了严重的安全隐患和隐私问题,图对抗防御致力于提高GNN的鲁棒性和泛化能力以抵御对抗攻击.综述了图对抗防御算法研究进展,首先,介绍了图对抗防御的背景和相关概念,并对图对抗防御研究发展脉络进行梳理和分析.然后,根据防御算法的不同防御策略将算法分为四类,包括攻击检测、对抗训练、可认证鲁棒性以及免疫防御,对每类防御算法原理进行分析总结.在此基础上,分析了每种防御算法的原理和实现,并从防御策略、目标任务、优缺点和实验数据等方面对典型算法进行全面的比较.最后,通过对现有图对抗防御算法全面、系统的分析,对防御算法当前存在的问题及未来发展方向进行了总结和探讨,为图对抗防御进一步的发展提供帮助.

关键词：图数据;图神经网络(GNN);图对抗防御

所属期刊栏目：15

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61502262

在线出版日期：2021-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：2292-2303