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LiSA: Attacking Graph Neural Networks via Subgraph Injection Using Link Recommenders
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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
本研究探讨了图神经网络在对抗攻击中的脆弱性，提出通过注入孤立子图来误导链接推荐和节点分类，从而降低分类准确性。LiSA框架利用双重替代模型和双层优化有效攻击GNN。
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关键要点
- 本研究探讨了图神经网络（GNN）在对抗攻击中的脆弱性。
- 提出了一种新的对抗策略，通过注入孤立的子图来误导链接推荐和节点分类。
- 该策略降低了节点分类的准确性。
- LiSA框架利用双重替代模型和双层优化有效攻击GNN。
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