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公开(公告)号：CN119323234B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411875946.2
申请日：2024-12-19
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标子图划分的节点注入攻击方法及装置，本发明的方法包括将包含实体节点的图结构数据集作为原始图数据；通过社区检测算法将原始图数据划分为多个子图，并根据攻击目标实体节点的位置和局部结构从多个子图中选取最相关的目标子图；基于对目标子图的攻击生成注入实体节点与目标实体节点邻域特征相匹配的特征，并对注入实体节点的特征进行优化；将优化后的注入实体节点映射至原始图数据中，并根据攻击目标实体节点的邻域结构建立与原始图数据中实体节点的连接关系，以基于连接关系完成对图神经网络的对抗性攻击。本发明解决了现有图注入攻击方法在处理大规模图数据时的效率和隐蔽性问题，并且该方法具有更高的攻击成功率。
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公开(公告)号：CN119323234A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411875946.2
申请日：2024-12-19
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标子图划分的节点注入攻击方法及装置，本发明的方法包括将包含实体节点的图结构数据集作为原始图数据；通过社区检测算法将原始图数据划分为多个子图，并根据攻击目标实体节点的位置和局部结构从多个子图中选取最相关的目标子图；基于对目标子图的攻击生成注入实体节点与目标实体节点邻域特征相匹配的特征，并对注入实体节点的特征进行优化；将优化后的注入实体节点映射至原始图数据中，并根据攻击目标实体节点的邻域结构建立与原始图数据中实体节点的连接关系，以基于连接关系完成对图神经网络的对抗性攻击。本发明解决了现有图注入攻击方法在处理大规模图数据时的效率和隐蔽性问题，并且该方法具有更高的攻击成功率。
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