摘要
本发明公开一种基于因果影响发现的伪装拓扑元素攻击方法,本发明力求解决现有攻击方法会不加区分扰动全图、忽视攻击预算和节点差异、未选关键拓扑元素、资源利用低且成功率有限等问题。本发明借因果影响发现感知易受攻击的图结构元素,用分层过滤机制识别脆弱节点,实现资源精准分配;整合因果效应评估确定关键节点;采用联合损失优化扰动法做最优元素操作,以在预算内最大化攻击效果。实验表明,CTEA在效率、效果上优于现有方法,在多种GNN架构和数据集上展现出适应性、鲁棒性、准确性和资源效率。
技术关键词
元素
效应
节点特征
输出特征
标签
注意力模型
超参数
置信度阈值
预测类别
注意力机制
对抗性
样本
错误率
资源
鲁棒性
有效性
误差
数据
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层级
变量
训练样本集
交叉验证法
拉丁超立方抽样方法
设计辅助方法
元素
网络嵌入技术
深度学习算法
网络拓扑结构
包边模具
模具控制方法
台阶
模具控制系统
模拟模型
双向长短期记忆网络
医学
命名实体识别模型
多头注意力机制
命名实体识别系统