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首页> Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society> Black-box attacks on dynamic graphs via adversarial topology perturbations.

Black-box attacks on dynamic graphs via adversarial topology perturbations.

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第一作者： Haicheng,Tao
第一单位： College of Information Engineering, Nanjing University of Finance and Economic, 3 Wenyuan Road, Nanjing, 210023, Jiangsu, China.
作者： Haicheng,Tao [1] ; Jie,Cao [2] ; Lei,Chen [3] ; Hongliang,Sun [1] ; Yong,Shi [4] ; Xingquan,Zhu [5]
作者单位： College of Information Engineering, Nanjing University of Finance and Economic, 3 Wenyuan Road, Nanjing, 210023, Jiangsu, China. [1] School of Management, Hefei University of Technology, 193 Tunxi Road, Hefei, 230009, Anhui, China. Electronic address: cao_jie@hfut.edu.cn. [2] College of Information Science and Technology, Nanjing Forestry University, 159 Longpan Road, Nanjing, 210037, Jiangsu, China. [3] Research Center on Fictitious Economy and Data Science, Chinese Academy of Sciences, 19A Yuquan Road, Beijing, 100190, China. [4] Department of Electrical Engineering and Computer Science, Florida Atlantic University, 777 Glades Road, Boca Raton, 33431, FL, USA. [5]
关键词 Adversarial attackDynamic graphGraph representationNode injectionReinforcement learning
医学主题词 聚类分析(Cluster Analysis);学习(Learning);政策(Policy)
DOI 10.1016/j.neunet.2023.11.060
PMID 38104509
发布时间 2024-02-06
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Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society

Neural networks

2024年171卷

308-319页

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