تحسين متانة الشبكات العصبونية الممثلة بالبيان ضد الهجمات العدائية

الملخص

حققت الشبكات العصبونية الممثلة بالبيان Graph Neural Networks) GNN ) نجاحا ملحوظا في العديد من التطبيقات الخاصة بتحليل الرسوم البيانية ونمذجتها.

ويعود سر النجاح الكبير الذي حققته GNN في العديد من التطبيقات المتعلقة بالرسوم البيانية الى مخطط تمرير الرسائل الذي تعتمده أثناء التعلم حيث تقوم بتجميع رسائل الجوار لكل عقدة في كل طبقة من طبقاتها أثناء التدريب مما يسمح للنموذج في الطبقة النهائية من معرفة البيان بشكل كامل وفقا للرسائل المجمعة من كل عقدة وجوارها.

وعلى الرغم من قوة هذا المبدأ في مهام تصنيف العقد الخاصة بالبيان الا أن اعتماد GNN على بنية البيان بشكل كبير أثناء تبادل الرسائل يجعلها عرضة للهجمات العدائية التي تؤثر سلبا على متانة هذه الشبكات واستقرارها وبالتالي انخفاض كبير في الأداء ونتائج غير دقيقة ينجم عنها اعطاء العقد تسمية مختلفة عن تسميانها الحقيقية.