本文提出了一种名为GANI的对抗攻击方法，用于图神经网络。该方法通过注入虚假节点，在结构和特征领域中进行不可察觉的扰动，以达到攻击的目的。实验结果表明，该方法在攻击基准数据集和防御GNN时表现出强大的攻击性和相对不可察觉性。