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作者：姚毅;欧阳瑞琦;欧卫华;熊嘉豪;
单位：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;
摘要：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。
关键词：图神经网络;;对抗攻击;;图谱距离;;特征向量
基金资助：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）
