Abstract-Network inbäddning kartor ett nätverk i en låg-dimensionell Euclidean utrymme, och därmed underlätta många nätverksanalyser uppgifter, såsom nod klassificering, länk förutsägelse och gemenskap upptäckt etc, genom att använda maskininlärningsmetoder. I sociala nätverk kan vi ägna särskild uppmärksamhet åt användarnas integritet och vill i vissa fall förhindra att vissa målnoder identifieras med hjälp av sådana metoder för nätverksanalys. Inspirerad av framgångsrika kontradiktoriska angrepp på modeller för djupinlärning föreslår vi en ram för att generera kontradiktoriska nätverk baserade på gradientinformationen i Graph Convolutional Network (GCN). I synnerhet extraherar vi lutningen av parvisa noder baserat på det kontrariska nätverket, och välj par av noder med maximal absolut lutning för att förverkliga Fast Gradient Attack (FGA) och uppdatera det kontrariska nätverket. Denna process genomförs iterativt och avslutas tills vissa villkor är uppfyllda, dvs. antalet ändrade länkar når visst fördefinierat värde. Omfattande attacker, inklusive obegränsad attack, direkt attack och indirekt attack, utförs på sex välkända nätverk inbäddningsmetoder. Experimenten på verkliga nätverk tyder på att vår föreslagna FGA beter sig bättre än vissa grundläggande metoder, dvs., nätverket inbäddning kan lätt störas med hjälp av FGA genom att bara omkoppla några länkar, uppnå state-of-the-art attack prestanda.
Beroende på gradient information, Chen et al. REF föreslog snabbgradientattack (FGA), som direkt använder adjacensmatrisens lutning för att iterativt uppdatera det kontradiktoriska nätverket.
Fast Gradient Attack on Network Embedding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics', 'Computer Science']}