研究人员开发了一种新方法，通过利用图神经网络（GNN）的可解释性接口来提取信息。这种攻击在严格的黑盒约束下进行，利用解释输出来估计边敏感度并有效地搜索决策边界。实验表明，该方法优于现有基线，凸显了GMLaaS平台潜在的安全漏洞，并为防御策略和AI政策的制定提供了信息。 AI
影响 凸显了可解释AI在图模型中的安全风险，可能影响未来的AI安全研究和监管方法。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍图神经网络新型攻击方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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