基于梯度选择的图卷积网络针对性通用对抗攻击

摘要

图卷积网络(GCN)是处理图结构化数据的一种十分重要的方法,最新的研究表明, GCN极易受到对抗性攻击,即通过修改少量数据,就能显著影响GCN的结果.在对GCN的所有对抗攻击中,有一种特殊的对抗攻击方法——通用对抗攻击.这种攻击能产生应用于所有样本的扰动,并使GCN得到错误的结果.本文主要研究针对性通用对抗攻击,通过在现有算法TUA的基础上引入梯度选择的方法,提出了GTUA.在3个流行数据集上的实验结果表明:仅仅在少数类别上,本文方法与现有方法结果相同,在多数类别上,本文方法均优于现有方法,并且平均攻击成功率(ASR)得到1.7%的提升.