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新型对抗性攻击针对传感器网络中的GNN异常检测

研究人员开发了BETA，一种新颖的间接对抗性攻击方法，旨在破坏传感器网络中基于图神经网络（GNN）的异常检测系统。该攻击方法允许攻击者扰乱一组有限节点的读数，而不包括目标传感器，从而操纵异常检测结果。BETA利用图解释模型和基于中心性的剪枝策略来识别有影响力的节点进行扰动，在真实世界的数据集上，将现有GNN检测器的F1分数平均降低36.07%至50.45%，显示出显著的有效性。