图神经网络对抗攻防的分离原理与 SepAttack 方法
原文标题：A Separation Principle for Adversarial Attacks and Defense of Graph Neural Networks
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论文从图结构谱性质出发提出特征攻击框架，核心是分离原理：最优特征扰动为秩一，可分解为仅依赖图的度比例分量与仅依赖权重的奇异向量分量。由此得到的 SepAttack 无需梯度计算，在目标设定下比 Nettack、IG-Attack 快约 70 倍且跨架构迁移近乎完美，并据此导出对抗训练方法 SepAT。
- 问题
- GNN 对抗攻击依赖梯度优化，忽略图结构本身对脆弱性的决定作用。
- 方法
- 从归一化邻接算子谱性质导出分离原理：最优扰动为秩一，拆成度比例分量与权重奇异向量分量，无需梯度。
- 结果
- 目标设定下比 Nettack、IG-Attack 快约 70 倍，跨架构迁移近乎完美，并导出对抗训练方法 SepAT。
- 影响
- 攻击与防御都可脱离梯度计算，图结构安全评估成本大幅下降。
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