您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于对比学习的图神经网络后门攻击防御方法
学术论文 | 更新时间:2024-05-31
    • 基于对比学习的图神经网络后门攻击防御方法

    • CLB-Defense: based on contrastive learning defense for graph neural network against backdoor attack

    • 在图神经网络领域,研究者提出了CLB-Defense方法,有效降低了75.66%的后门攻击成功率。
    • 通信学报   2023年44卷第4期 页码:154-166
    • DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2023074    

      中图分类号: TN92
    • 网络出版日期:2023-04

      纸质出版日期:2023-04-25

    移动端阅览

  • 陈晋音, 熊海洋, 马浩男, 等. 基于对比学习的图神经网络后门攻击防御方法[J]. 通信学报, 2023,44(4):154-166. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2023074.

    Jinyin CHEN, Haiyang XIONG, Haonan MA, et al. CLB-Defense: based on contrastive learning defense for graph neural network against backdoor attack[J]. Journal on communications, 2023, 44(4): 154-166. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2023074.

  •  
  •  

0

浏览量

674

下载量

0

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

面向数据出域安全的鲁棒认证密钥协商协议
基于增强负例多粒度区分模型的视频动作识别研究
面向WSN异常节点检测的融合重构机制与对比学习方法
基于预训练与新型时序图神经网络的智能合约漏洞检测方法
基于知识增强对比学习的长尾用户序列推荐算法

相关作者

张晶辉
张起嘉
刘海
田有亮
李凤华
刘良振
杨阳
夏莹杰

相关机构

贵州大学大数据与信息工程学院
贵州大学计算机科学与技术学院
网络空间安全防御全国重点实验室
中国科学院大学网络空间安全学院
中国科学院信息工程研究所
0