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arXiv cs.LG@Honglin Gao, Junhao Ren, Lan Zhao, Yue Yang, Jindong Chang, Gaoxi Xiao
推荐理由：这篇论文提出了Blackknife，一种能在几乎无信息条件下攻击HGNN的黑盒方法，只用少量查询就能成功扰动图结构，值得一看。
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6月30日
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Blackknife提出一种硬标签、查询受限且结构受限的黑盒逃逸攻击框架，针对异构图神经网络（HGNN）。该攻击不依赖模型梯度、置信度或完整图结构，仅利用本地可观测的单跳异构结构和少量硬标签查询。在ACM、DBLP和IMDB三个基准数据集上的实验表明，Blackknife对代表性HGNN模型实现了高攻击成功率，并在基于拓扑的防御下仍有效。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
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6月11日
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5月19日
11:44
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arXiv cs.AI@Mengyu Sun, Ziyuan Yang, Zunlong Zhou, Junxu Liu, Haibo Hu, Yi Zhang
精选
推荐理由：做AI安全或内容审核的团队会发现，当前概念擦除方法存在根本漏洞——ConceptAgent无需模型内部信息就能绕过防御。做扩散模型研究的开发者值得看看这篇，它揭示了语义控制动态性的新视角。