本研究探讨了针对基于图神经网络（GNN）的欺诈检测器的攻击，提出了一种名为MonTi的多目标图注入攻击模型。该模型利用变压器生成攻击节点的属性和边，显著提升了攻击效果。实验结果表明，MonTi在多个真实世界图上的表现优于现有方法。