研究者提出GNN窃取与防御统一基准GraphIP-Bench
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研究者提出GNN窃取与防御统一基准GraphIP-Bench
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AI 综述
Kaixiang Zhao等作者提出并发布统一基准GraphIP-Bench，在单一黑盒协议下同时评估图神经网络（GNN）的模型窃取与防御。该基准集成12种提取攻击、12种防御、10个公开图、3种GNN骨干和3类图学习任务。 据作者介绍，此前窃取与防御两侧的评估缺乏统一协议，GraphIP-Bench旨在把两者放到同一黑盒设定下比较。
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最新进展11月5日 13:00
GraphIP-Bench：偷走一个图神经网络有多难，我们能阻止吗？报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv cs.AIGraphIP-Bench：偷走一个图神经网络有多难，我们能阻止吗？
研究者提出统一基准 GraphIP-Bench，在单一黑盒协议下同时评估 GNN 模型窃取与防御，集成 12 种提取攻击、12 种防御、10 个公开图、3 种 GNN 骨干和 3 类图学习任务。
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