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Grimm: A Plug-and-Play Perturbation Rectifier for Graph Neural Networks Defending Against Poisoning Attacks
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种图代理网络（GAgN），旨在增强图神经网络（GNNs）在节点分类中对抗性边缘干扰攻击的防御能力。GAgN通过去中心化代理的交互，有效过滤对抗边缘，从而提升分类准确性。
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关键要点
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本研究提出了一种图代理网络（GAgN），旨在增强图神经网络（GNNs）在节点分类中的防御能力。
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GAgN通过去中心化代理的交互，有效过滤对抗性边缘。
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该方法提升了分类准确性，尤其是在面对对抗性攻击时。
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实验结果显示，GAgN在损坏的数据集上实现了最优的分类准确性，证明了其防御能力。
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