GADD: Game-Inspired Adversarial Distillation for Robust Graph Defense
Graph neural networks (GNNs) are highly effective on relational data, yet their performance degrades sharply when graph topology is poisoned before training. Existing defenses usually assume a fixed attack pattern and a fixed graph structure, which makes them brittle when the poisoned graph changes...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , , , , |
|---|---|
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
MDPI AG
2026-05-01
|
| Loạt: | Information |
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://www.mdpi.com/2078-2489/17/6/527 |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|