一种图神经网络鲁棒性可视分析方法

本发明公开了一种图神经网络鲁棒性可视分析方法，该方法首先获取训练的图神经网络模型及其数据集，收集训练结果，进行数据提取获取基础数据。其次利用基础数据对数据集中数据和图神经网络模型结果，生成可视化图表。然后对数据集选择攻击方式施加攻击，将受攻击后的数据集作为输入，重新通过图神经网络模型进行推理判断，对受攻击后的网络模型的输出结果进行数据提取。最后基于提取的数据，识别出易受攻击扰动的节点，并进行标记，选择标记的易受扰动节点，作为焦点节点，进行可视分析。本发明能够更全面、更深入地分析网络模型的特性和问题，帮助专家全面有效评估图神经网络在面对不同攻击场景时的鲁棒性。