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【AI模型安全性专题】模型安全性-图神经网络后门的攻守道

图模型因其强大的表示能力在现实中有着广泛的应用,如欺诈检测、生物医学、社交网络等。由于图结构不具有平移不变性,每一个节点的上下文结构有较大的差异,因此传统的深度学习模型就无法直接应用到图模型上。图神经网络(GNN)可以从图数据中提取相应特征,在尽可能的保证图结构特征的情况下把图数据映射到向量空间中。随着GNN的应用越来越广泛,其安全性也越来越被关注。比如说在信用评分系统中,欺诈者可以伪造与几个高信用客户的联系以逃避欺诈检测模型;垃圾邮件发送者可以轻松地创建虚假的关注者,向社交网络添加错误的信息,以增加推荐和传播重大新闻的机会,或是操控在线评论和产品网站。

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