arXiv 提出抗对抗攻击的多重图神经网络用于金融犯罪分析
原文标题：Towards Adversarially Robust Multigraph Neural Networks for Financial Crime Analysis
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研究首次提出针对多重图神经网络的可扩展结构攻击与对抗训练框架，用节点-边关联矩阵优化结构扰动，并引入基于有向 2/3 环计数的正则项衡量攻击合理性。在合成模式检测与真实反洗钱数据集上，学习型攻击显著降低检测性能（PR-AUC），而对抗训练能持续提升鲁棒性。代码已开源。
- 问题
- 多重图神经网络在反洗钱任务中面对结构操纵攻击的鲁棒性尚未被研究。
- 方法
- 用节点-边关联矩阵上的投影梯度与分块坐标下降优化结构扰动，并加入有向2/3环计数正则衡量攻击合理性，再做对抗训练。
- 结果
- 学习型攻击显著降低PR-AUC，对抗训练持续提升鲁棒性；未给出具体数值。
- 影响
- 做金融风控图模型的团队需把结构对抗训练纳入流程，否则交易网络可被低成本操纵绕过检测。
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