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网络图智能对抗

样章
作者：
宣琦，阮中远，俞山青，陈晋音
定价：
129.00元
ISBN：
978-7-04-063800-4
版面字数：
500.00千字
开本：
16开
全书页数：
暂无
装帧形式：
平装
重点项目：
暂无
出版时间：
2025-07-21
物料号：
63800-00
读者对象：
学术著作
一级分类：
自然科学
二级分类：
计算机科学与工程
三级分类：
人工智能
暂无
  • 前辅文
  • 第1章 绪论
    • 1.1 网络特征及其对抗鲁棒性
    • 1.2 网络算法及其对抗鲁棒性
    • 1.3 网络动力学及其对抗鲁棒性
    • 参考文献
  • 第2章 面向网络微观特征的攻击
    • 2.1 网络微观特征攻击的基本概念
      • 2.1.1 网络微观特征的定义
      • 2.1.2 网络微观特征攻击的问题描述
    • 2.2 中心性攻击
      • 2.2.1 接近中心性攻击
      • 2.2.2 介数中心性攻击
      • 2.2.3 信息中心性攻击
      • 2.2.4 PageRank攻击
      • 2.2.5 攻击实验与结果分析
    • 2.3 最短路径攻击
      • 2.3.1 基于边删除的最短路径攻击
      • 2.3.2 基于权重扰动的最短路径攻击
      • 2.3.3 攻击实验与结果分析
    • 2.4 节点相似性攻击
      • 2.4.1 基于边删除的节点相似性攻击
      • 2.4.2 基于CTR启发式的节点相似性攻击
      • 2.4.3 基于删边重连的节点相似性攻击
      • 2.4.4 攻击实验与结果分析
    • 2.5 本章小结
    • 参考文献
  • 第3章 面向网络中观特征的攻击
    • 3.1 网络中观特征的基本概念
    • 3.2 对k核结构的攻击
      • 3.2.1 k核及k核攻击的基本概念
      • 3.2.2 基于节点删除的k核攻击
      • 3.2.3 基于边删除的k核攻击
      • 3.2.4 攻击实验与结果分析
    • 3.3 对社团结构的攻击
      • 3.3.1 社团及社团攻击的基本概念
      • 3.3.2 基于图自动编码器的社团攻击
      • 3.3.3 基于遗传算法的社团攻击
      • 3.3.4 攻击实验与结果分析
    • 3.4 对模体结构的攻击
      • 3.4.1 模体及模体攻击的基本概念
      • 3.4.2 基于启发式算法的模体攻击
      • 3.4.3 基于模拟退火算法的模体攻击
      • 3.4.4 攻击实验与结果分析
    • 3.5 本章小结
    • 参考文献
  • 第4章 面向网络宏观特征的对抗攻击
    • 4.1 网络宏观特征攻击的基本概念
      • 4.1.1 问题描述
      • 4.1.2 相关指标
    • 4.2 对网络连通性的攻击
      • 4.2.1 网络连通性和网络连通性攻击的基本概念
      • 4.2.2 基于随机策略的网络连通性攻击
      • 4.2.3 基于特征引导的网络连通性攻击
      • 4.2.4 基于拉普拉斯矩阵特征值的网络连通性攻击
      • 4.2.5 攻击实验与结果分析
    • 4.3 对平均路径长度的攻击
      • 4.3.1 平均路径长度和平均路径长度攻击的基本概念
      • 4.3.2 基于增边的平均路径长度攻击
      • 4.3.3 基于重连边的平均路径长度攻击
      • 4.3.4 攻击实验与结果分析
    • 4.4 对全局聚类系数的攻击
      • 4.4.1 全局聚类系数和全局聚类系数攻击的基本概念
      • 4.4.2 基于度变更重连的全局聚类系数攻击
      • 4.4.3 基于保度重连的全局聚类系数攻击
      • 4.4.4 攻击实验与结果分析
    • 4.5 对同配系数的攻击
      • 4.5.1 同配系数和同配系数攻击的基本概念
      • 4.5.2 基于随机重连的同配系数攻击
      • 4.5.3 基于目标重连的同配系数攻击
      • 4.5.4 基于概率重连的同配系数攻击
      • 4.5.5 基于贪婪重连的同配系数攻击
      • 4.5.6 攻击实验与结果分析
    • 4.6 对度分布的攻击
      • 4.6.1 度分布和度分布攻击的基本概念
      • 4.6.2 基于度加和的边重连攻击策略
      • 4.6.3 基于度区间的边重连攻击策略
      • 4.6.4 攻击实验与结果分析
    • 4.7 对网络嵌入的攻击
      • 4.7.1 网络嵌入和网络嵌入攻击的基本概念
      • 4.7.2 基于遗传算法的欧氏距离的网络嵌入攻击
      • 4.7.3 基于隐私攻击的网络嵌入攻击
      • 4.7.4 攻击实验与结果分析
    • 4.8 本章小结
    • 参考文献
  • 第5章 面向节点分类的对抗攻击
    • 5.1 基本概念
      • 5.1.1 问题描述
      • 5.1.2 对抗攻击类型
      • 5.1.3 评价指标
    • 5.2 基于节点层扰动的节点分类攻击
      • 5.2.1 基于贪婪策略的Fake Node Attack攻击方法
      • 5.2.2 基于模型的G-NIA攻击方法
      • 5.2.3 基于遗传算法的GANI攻击方法
      • 5.2.4 基于查询的Cluster Attack攻击方法
    • 5.3 基于链路层扰动的节点分类攻击
      • 5.3.1 基于生成对抗网络的FGA攻击方法
      • 5.3.2 基于元梯度的Meta Attack攻击方法
      • 5.3.3 基于搜索策略的EpoAtk攻击方法
      • 5.3.4 基于模型反转的GraphMI攻击方法
    • 5.4 面向节点分类的对抗攻击实验
      • 5.4.1 实验设置
      • 5.4.2 实验结果及分析
    • 5.5 本章小结
    • 参考文献
  • 第6章 面向链路预测的对抗攻击
    • 6.1 基本概念
    • 6.2 基于节点层的链路预测攻击
    • 6.3 基于链路层的链路预测攻击
      • 6.3.1 基于增删边的IGA攻击方法
      • 6.3.2 基于重连边的TGA攻击方法
      • 6.3.3 基于增删边的CLGA攻击方法
    • 6.4 基于子图层的链路预测攻击
    • 6.5 基于混合扰动的链路预测攻击
      • 6.5.1 基于节点标签有监督的VIKING攻击方法
      • 6.5.2 基于动态图投影梯度下降的TD-PGD攻击方法
    • 6.6 面向链路预测的对抗攻击实验
      • 6.6.1 静态网络实验结果及分析
      • 6.6.2 动态网络实验结果及分析
    • 6.7 本章小结
    • 参考文献
  • 第7章 面向图分类的对抗攻击
    • 7.1 基本概念
      • 7.1.1 问题描述
      • 7.1.2 评价指标
    • 7.2 基于链路层的图分类攻击
      • 7.2.1 基于增删边的RL-S2V攻击方法
      • 7.2.2 基于重连边的ReWatt攻击方法
    • 7.3 基于子图层的图分类攻击
      • 7.3.1 基于共享触发器的ER-B后门攻击方法
      • 7.3.2 基于节点重要性的LIA后门攻击方法
    • 7.4 基于混合扰动的图分类攻击
      • 7.4.1 基于拓扑特征的MaxDCC混合攻击方法
      • 7.4.2 基于自适应触发器的GTA混合攻击方法
    • 7.5 面向图分类的对抗攻击实验
      • 7.5.1 实验设置
      • 7.5.2 逃逸攻击实验结果及分析
      • 7.5.3 中毒攻击实验结果及分析
    • 7.6 本章小结
    • 参考文献
  • 第8章 基于图模型的推荐系统攻击
    • 8.1 推荐系统简介
    • 8.2 基本概念
      • 8.2.1 问题描述
      • 8.2.2 评价指标
    • 8.3 基于节点注入的推荐系统攻击方法
      • 8.3.1 PAGBRS
      • 8.3.2 GSPAttack
    • 8.4 基于边修改的推荐系统攻击方法
      • 8.4.1 GOAT
      • 8.4.2 DQN-Rank
    • 8.5 基于图模型的推荐系统攻击实验
      • 8.5.1 实验设置
      • 8.5.2 实验结果及分析
      • 8.5.3 推荐系统攻击方法一览表
    • 8.6 本章小结
    • 参考文献
  • 第9章 复杂网络上的级联失效
    • 9.1 单层网络上的级联失效
      • 9.1.1 基于负载容量的级联失效模型
      • 9.1.2 基于简单守恒和分布定律的动态流模型
      • 9.1.3 基于局部加权流重分配规则的级联失效模型
      • 9.1.4 基于拓扑的级联失效模型
      • 9.1.5 其他工作
    • 9.2 多层网络上的级联失效
      • 9.2.1 一对一耦合网络上的级联失效模型
      • 9.2.2 基于网络的网络的多层级联失效模型
      • 9.2.3 其他工作
    • 9.3 真实网络上的级联失效
      • 9.3.1 交通网络在级联失效下的鲁棒性
      • 9.3.2 金融网络在级联失效下的鲁棒性
    • 9.4 本章小结
    • 参考文献
  • 第10章 网络上传播动力学的控制
    • 10.1 流行病的免疫与控制
      • 10.1.1 经典的流行病模型
      • 10.1.2 选择性免疫
      • 10.1.3 基于机器学习的流行病控制
    • 10.2 意见的形成与调控
      • 10.2.1 经典的意见动力学模型
      • 10.2.2 社交网络上极化现象的产生
      • 10.2.3 推荐算法对回音室的影响
      • 10.2.4 社交网络上的去极化策略
    • 10.3 谣言的控制
      • 10.3.1 基于节点的谣言控制方法
      • 10.3.2 基于边的谣言控制方法
      • 10.3.3 基于辟谣信息的谣言控制方法
    • 10.4 本章小结
    • 参考文献
  • 第11章 网络同步控制
    • 11.1 复杂网络同步判据
      • 11.1.1 单层网络同步判据
      • 11.1.2 双层网络同步判据
    • 11.2 单层网络的同步控制
      • 11.2.1 基于网络同配性的同步控制
      • 11.2.2 基于权重策略的同步控制
      • 11.2.3 基于平均最短路径的同步控制
    • 11.3 双层网络的同步控制
      • 11.3.1 层间相关性
      • 11.3.2 层间耦合强度
      • 11.3.3 层间连接比
    • 11.4 本章小结
    • 参考文献

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