基于核复杂度的边净化：免训练防御结构图攻击
原文标题：Kernel-Complexity Edge Sanitization for Training-Free Defense against Structural Graph Attacks
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论文提出核复杂度边净化（KCES），一种免训练、模型无关的图神经网络结构攻击防御框架。基于图核复杂度（GKC）定义边级KC分数，识别并剪除高KC边以削弱对抗扰动。实验表明KCES在多种攻击设置下持续优于鲁棒基线，并可扩展至大图。
- 问题
- 图神经网络易受结构对抗攻击，现有防御多依赖攻击启发式或昂贵重训。
- 方法
- 基于图 Gram 矩阵导出的图核复杂度定义边级 KC 分数，免训练剪除高 KC 边。
- 结果
- 多种攻击设置下持续优于鲁棒基线，并可扩展至大图；未给出具体数字。
- 影响
- 可作为轻量预处理直接接入现有 GNN 流水线，无需对抗训练即可提升结构鲁棒性。
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