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图神经网络的简单而又相对有效的防御方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的防御方法NoisyGNNs，通过在模型架构中引入噪声来提高GNN的鲁棒性。NoisyGNN在节点分类任务上展示了卓越性能，可与不同的GNN架构集成。与现有的防御技术结合使用可以进一步提高对抗性防御效果。
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关键要点
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图神经网络（GNN）在处理图结构数据时存在对小的对抗性扰动脆弱性的问题。
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本文介绍了一种新的防御方法 NoisyGNNs，通过在模型架构中引入噪声来提高 GNN 的鲁棒性。
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理论分析和实证评估揭示了噪声注入与 GNN 鲁棒性增强之间的关联。
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NoisyGNN 在节点分类任务上展示了卓越性能。
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该方法是模型无关的，可以与不同的 GNN 架构集成。
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与现有的防御技术结合使用可以进一步提高对抗性防御效果。
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