Chang Liu

新的防御方法SimGuard对抗GNN后门攻击

研究人员开发了一种名为SimGuard的新防御方法，用于保护图神经网络（GNN）免受后门攻击。该方法利用了过相似性观察，注意到GNN中的恶意触发器通常在特征和结构上与干净节点具有过度的相似性。SimGuard使用基于相似性的度量来检测这些触发器，并采用对比学习来训练一个检测器，该检测器能有效地将恶意触发器与合法数据分开，从而保持网络在干净节点上的性能。