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arXiv 提出抗对抗攻击的多重图神经网络用于金融犯罪分析
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。
arXiv cs.LG7 天前
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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。