【摘 要】
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深度神经网络（DNN）在许多任务中已经能取得了令人满意的表现。然而最近的研究表明,DNN容易受到数据微小扰动的影响,这种扰动称为对抗攻击。图神经网络（GNN）作为DNN对图数据的扩展,同样继承了这样的漏洞。攻击器可以通过修改图的拓扑结构或特征信息来误导GNN做出错误的预测。GNN的这种漏洞对于其应用的安全性影响巨大,目前已经吸引越来越多的研究者关注。通常图对抗攻击可分为白盒攻击和黑盒攻击。白盒攻击
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深度神经网络（DNN）在许多任务中已经能取得了令人满意的表现。然而最近的研究表明,DNN容易受到数据微小扰动的影响,这种扰动称为对抗攻击。图神经网络（GNN）作为DNN对图数据的扩展,同样继承了这样的漏洞。攻击器可以通过修改图的拓扑结构或特征信息来误导GNN做出错误的预测。GNN的这种漏洞对于其应用的安全性影响巨大,目前已经吸引越来越多的研究者关注。通常图对抗攻击可分为白盒攻击和黑盒攻击。白盒攻击器通常具有更好的性能,因为他们可以更好地利用被攻击模型信息。然而,在实践中,大多数攻击器必须在黑盒场景中产生扰动。随之产生的一个自然的问题是:如何利用白盒攻击器来欺骗黑盒模型?一些现有的黑盒攻击方法使用白盒方法来攻击代理模型,并取得令人满意的结果。然而,白盒攻击器必须经过精心设计,并且现有工作缺乏攻击框架性能的理论保证。基于上述问题,本文提出了一个新的框架,可以使用简单的白盒方法进行黑盒攻击并提供攻击性能的下界。具体来说,本文首先基于图信号处理相关理论提出了一种更通用的GNN,称为Bias GCN,并用它来逼近被攻击模型,然后使用简单的白盒方法攻击该代理模型。此外,本文还提供了Bias GCN的泛化界,并进一步使用它来获得攻击性能的下限。本文中的方法在多个数据集上进行了评估,实验结果表明其优于最近提出的基线（baseline）方法。
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