A Robust Combinatorial Defensive Method Based on GCN
Notice bibliographique
Résumé
Graph Convolutional Neural Networks (GCNs) often demonstrate poor robustness when faced with adversarial attacks, which can be generated with malicious intent. Several heuristic defensive methods have been proposed to mitigate this issue, but they are often vulnerable to stronger adaptive attacks. Recently, researchers have shown that the non-robust aggregation functions used in GCNs are responsible for their vulnerability, and adversarial training in the popular space can enhance the model's accuracy and robustness. Building on this prior research, this paper analyzes the robustness of the winsorised mean function and the mean aggregation function from the perspective of model interpretability, based on the theory of breakdown points and influence function robustness. We propose an improved robust combinatorial defensive method, WLGCN, which replaces the mean aggregation function in the GCN operator with the more robust winsorised mean aggregation function, and incorporates a robust adversarial regularizer on the manifold space hidden layer H(1) of the GCN. Finally, we evaluate the robustness of the proposed model under different levels of adversarial perturbation cost, using accuracy and classification margin as evaluation metrics. The experimental results demonstrate that the proposed defensive approach can effectively enhance the model's robustness against adversarial attacks while maintaining model accuracy, when compared to other baselines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».