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基于图数据的鲁棒机器学习
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近年来,虽然研究人员在基于图(网络)数据的机器学习模型上已取得长足进展,但由于图数据中节点之间存在复杂的关联性,图模型很容易被图数据中的微小扰动所欺骗。针对图数据中的噪声和恶意攻击带来的潜在威胁,现有工作往往假设攻击者知道目标模型的信息,而防御者知道攻击者要攻击哪个模型,与现实情况有较大差距,难以应用。本次报告从更实际场景出发,探究攻防的“矛”与“盾“。在攻击层面,即使攻击者不知道目标模型的任何信息,依然能够实施有效攻击;在防御层面,只需要训练一个无监督的鲁棒图编码器,就能够有效防范网络对抗攻击在各种下游任务中的风险。
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