GraphGuard:一种适应性方法,用于恢复被后门破坏的GNN的准确性

Adil Ahmad1, Anwar Shah2, Waleed Alnumay3

  • 1National University of Computer and Emerging Science, Faisalabad, Pakistan.

概括

这项研究引入了一种新的方法,用于在后门攻击后恢复图形神经网络 (GNN) 的准确性. 这种方法使用过和增强来防御隐藏的触发器,实现高精度的恢复.