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Semantic Clear Label Backdoor Attack on Graph Convolutional Networks
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内容提要
该研究提出了一种新型攻击方法SCLBA，针对图卷积网络（GCNs）的标签和语义后门攻击。通过重要性分析选择节点作为触发器，成功创建有毒样本，攻击成功率接近99%。
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关键要点
- 该研究提出了一种新型攻击方法SCLBA，针对图卷积网络（GCNs）的标签和语义后门攻击。
- SCLBA通过重要性分析选择节点作为触发器，创建有毒样本而不改变样本标签。
- 实验结果显示，SCLBA在多个数据集上的攻击成功率接近99%。
- 该方法对良性样本模型性能的影响几乎可以忽略不计。
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