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基于核复杂度的边净化：免训练防御结构图攻击
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。
arXiv cs.LG53 天前
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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。