【文件属性】：
文件名称：awesome-graph-attack-papers:图神经网络的对抗性攻击和防御
文件大小：8KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-03 06:04:49
machine-learning awesome deep-learning graph awesome-list
很棒的图攻击和防御论文
该存储库旨在提供有关图数据或GNN（图神经网络）的对抗性攻击和防御的工作的链接。
内容
（根据攻击目标分类）
0.工具箱
Github存储库： DeepRobust （ ）
对应的文章： DeepRobust：一个用于对抗攻击和防御的PyTorch库。
1.调查文件
图的对抗性攻击与防御：回顾与实证研究。 魏进，李亚新，韩寒，王一奇，姬水旺，夏茹·阿格瓦尔，唐继良。 SIGKDD Explorations2020。 [论文] [代码]
图的对抗性学习概览。 陈亮，李金堂，彭佳颖，谢涛，曹增旭，徐坤，何湘南，郑子斌。 arxiv，2020年。 [论文]
图像，图形和文字的对抗性攻击和防御：综述。 韩旭，马瑶，刘浩辰，德巴扬·德布，刘慧，唐继良，阿尼尔·K·in那。 arxiv，2019年。 [论文]
图形数据的对抗性和防御性：一项调查。 孙立超，王继，
【文件预览】：
awesome-graph-attack-papers-master
----LICENSE(7KB)
----README.md(16KB)