基于图对抗攻击的软件设计安全性研究

针对图对抗攻击在软件设计安全性领域的应用和防御策略进行深入研究。明确图对抗攻击的基本原理和常见方法,包括边缘攻击、节点注入攻击和特征攻击。在软件安全机制设计方面,强调图数据验证、增强图神经网络模型鲁棒性、实施异常检测机制、应用层面安全措施和分层安全策略的重要性。未来的研究将聚焦于提升图数据防护能力、增强模型鲁棒性、跨领域合作、发展自适应防御机制和建立相关法规标准。这些研究对提高软件系统抵御图对抗攻击的能力、保障数据和模型安全具有重要意义。

图对抗攻击研究综述

将深度学习用于图数据建模已经在包括节点分类、链路预测和图分类等在内的复杂任务中表现出优异的性能,但是图神经网络同样继承了深度神经网络模型容易在微小扰动下导致错误输出的脆弱性,引发了将图神经网络应用于金融、交通等安全关键领域的担忧。研究图对抗攻击的原理和实现,可以提高对图神经网络脆弱性和鲁棒性的理解,从而促进图神经网络更广泛的应用,图对抗攻击已经成为亟待深入研究的领域。介绍了图对抗攻击相关概念,将对抗攻击算法按照攻击策略分为拓扑攻击、特征攻击和混合攻击三类;进而,归纳每类算法的核心思想和策略,并比较典型攻击的具体实现方法及优缺点。通过分析现有研究成果,总结图对抗攻击存在的问题及其发展方向,为图对抗攻击领域进一步的研究和发展提供帮助。

结合对比学习的图神经网络防御方法

尽管图神经网络在图表示学习领域中已取得了较好性能,然而研究表明图神经网络易受图结构对抗攻击,即通过对图结构添加精心设计的扰动会使图神经网络的性能急剧下降。目前,主流的图结构去噪方法虽能有效防御图结构对抗攻击,但由于输入图遭受对抗攻击程度的不确定性,该类方法在输入图未受攻击或攻击强度较小时易产生较多误识别,反而损害图神经网络预测结果。对此,提出一种结合对比学习的图神经网络防御方法(CLD-GNN)。该方法在基于特征相似性去噪的基础上,根据攻击后连边端点间标签不一致的特点,使用标签传播算法获取未标记节点的伪标签,基于连边端点间伪标签的不一致性去除可能的攻击边,获得净化图;然后分别对净化图和输入图进行图卷积;最后应用对比学习对齐两个图上的预测标签信息,修正净化图节点的特征表示。在图对抗攻击的3个基准数据集、2个攻击场景上进行防御实验,实验结果表明,CLDGNN不仅缓解了图去噪方法损害节点分类预测效果问题,而且还能在较强攻击场景下表现出较优异的防御能力。

一种基于图神经网络的地质钻孔数据保护方案

随着深度学习技术的日益成熟,攻击者可以对公开的地质钻孔数据通过分类、预测等方法获取潜在的敏感信息,从而造成重要地质数据的泄露.针对上述问题,提出了一种基于图对抗攻击的地质钻孔数据保护模型Gcntack.一方面,基于地质数据拓扑图的度特征,产生满足同一幂律分布的攻击作为微小节点扰动,确保对抗性攻击不易被发现,同时改变了目标节点的分类结果.另一方面,引入注意力机制,使用基于可解释性的图注意力网络模型分析影响对抗攻击结果的关键节点特性,验证Gcntack模型中选取对抗性节点的合理性.最后,通过在基准数据集和地质钻孔数据集进行的综合实验和分析,证实了提出的地质钻孔数据保护方案能够基于较少的图结构或节点特征的对抗扰动,达到保护重要地质钻孔数据的目的.