鲁棒性

信也科技本次发表的两篇论文正是围绕图数据的对抗攻击，两篇论文分别研究图对抗攻击中的“矛”与“盾”：在攻击层面，研究表明，即使在攻击者仅知道目标模型是一个图模型，而没有任何其他模型信息且无法与模型做任何互动的情况下，依然有可能展开有效的攻击；在防御层面，研究面向图模型预训练框架的无监督鲁棒表示学习算法，通过一套防御策略便能有效阻断攻击者对各个不同下游任务造成的影响.........

特别声明：本页面标签名称与页面内容，系网站系统为资讯内容分类自动生成，仅提供资讯内容索引使用，旨在方便用户索引相关资讯报道。如标签名称涉及商标信息，请访问商标品牌官方了解详情，请勿以本站标签页面内容为参考信息，本站与可能出现的商标名称信息不存在任何关联关系，对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明，并提权属证明及详细侵权或不实情况证明（点击查看反馈联系地址）。本网站在收到上述反馈文件后，将会依法依规核实信息，第一时间沟通删除相关内容或断开相关链接。