Grafiska konvolutionsnätverk (GCN) har i stor utsträckning använts för att klassificera grafnoder i den semiövervakade inställningen. Tidigare arbete har visat att GCNs är sårbara för perturbation på adjacency och har matriser av befintliga noder. Det är dock orealistiskt att ändra befintliga noder i många tillämpningar, till exempel befintliga användare i sociala nätverk. I detta papper designar vi algoritmer för att attackera GCNs genom att lägga till falska noder. En girig algoritm föreslås för att generera adjacency och funktion matriser av falska noder, syftar till att minimera klassificering noggrannheten på de befintliga noderna. Dessutom introducerar vi en discriminator för att klassificera falska noder från verkliga noder, och föreslår en Greedy-GAN attack för att samtidigt uppdatera discriminatorn och angriparen, för att göra falska noder oskiljaktiga för de verkliga. Vår icke-målinriktade attack minskar noggrannheten i GCN ner till 0,10, och vår riktade attack når en framgångsgrad på 99% på hela datauppsättningar, och 94% i genomsnitt för att attackera en enda mål nod.
Ett nyare arbete REF om att angripa nodklassificeringar föreslås för att ändra grafstrukturen genom att lägga till falska noder.
Attack Graph Convolutional Networks by Adding Fake Nodes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}