有向符号网络中基于图神经网络的节点地位对抗攻击方法

摘要

本发明公开了一种有向符号网络中基于图神经网络的节点地位对抗攻击方法：步骤1：构建有向符号网络中节点的社会地位评估模型；步骤2：构建面向有向符号网络的节点地位对抗攻击模型，同时基于步骤1所构建的社会地位评估模型，根据攻击需求对图进行修改，得到对抗攻击图。本发明针对符号有向图，引入结合了地位理论这一研究，此前的相关研究并没有针对这种图数据的；除了在图的数据类型上有所不同，本发明还在设计攻击目标函数的约束中，考虑到了除了目标节点之外的其他节点的稳定性，在维持其他节点的稳定的基础上，提高目标节点的地位评估结果，试验证明，与同类算法相比，本发明的方法攻击性能更好。