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Mitigating Structural Bias in Graph Adversarial Defense
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内容提要
本研究提出了一种新防御策略，针对图神经网络在恶意攻击下的脆弱性，解决了现有方法的结构偏差问题，显著增强了防御能力。
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关键要点
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本研究提出了一种新防御策略，针对图神经网络在恶意攻击下的脆弱性。
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该策略解决了现有防御方法在低度节点上的结构偏差问题。
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通过引入异同增强图构建、kNN增强图构建和多视角节点注意机制，显著提升了GNNs的防御能力。
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在基准数据集上验证了提议策略的有效性。
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