原文标题:Knowledge-Driven Cybersecurity intelligence: Software Vulnerability Co-exploitation Behaviour D...
WSDM2023 | 学习蒸馏图神经网络
题目:Learning to Distill Graph Neural Networks会议:WSDM 2023图神经网络(GNNs)能够有效地获取图的拓扑和属性信息,在许多领域得到了广泛的研究。近年...
AAAI2023|图对比学习的模型增强技巧
作者:北邮 GAMMA Lab 硕士生 公绪蒙论文名称: MA-GCL: Model Augmentation Tricks for Graph Contrastive Learning&...
《Advances in Graph Neural Networks》第6章读书笔记
传统的机器学习将一个输入向量经过各种平移、缩放与非线性变换得到想要的输出(如类别),其本质是在欧氏空间中通过各种几何变换来处理输入的几何对象(如点、线或面)的。然而欧氏几何空间在表达能力上存在很多...
图神经网络架构搜索Benchmark
本文旨在简要介绍近期发表在NIPS2022 Datasets and Benchmarks Track上 的一个图神经网络架构搜索(GNAS)的节点分类Benchmark,同时也是GNAS的第一个Be...
【学术活动】GNN技术在新型网络犯罪中的应用
学术活动讲座介绍题目:GNN技术在新型网络犯罪中的应用时间:11月4日(周五)14:00地点:木樨地校区网络安全研究中心线上:647-212-758(腾讯会议)主讲人简介石拓,女,1988年8月出生(...
G.O.S.S.I.P 学术论文推荐 2021-07-22
大家好,今天的论文推荐是来自CISPA张阳老师研究组和杜克大学Neil Gong老师研究组合作投稿的一篇关于图神经网络模型中的隐私泄漏的工作"Stealing Links from Graph Neu...
模型安全性|图神经网络后门的攻守之道
全文共4173字,阅读大约需要8分钟。当前图神经网络的广泛应用使其安全性成为关注的焦点。本文介绍了GNN模型的后门攻击方法以及相关的防御策略。一摘要图模型因其强大的表示能力在现实中有着广泛的应用,如欺...
深入浅出图神经网络:GNN原理解析(一)
最近在学习图神经网络相关知识,一起来拆书:《深入浅出图神经网络:GNN原理解析》,这本书从原理、算法、实现、应用四个维度详细讲解了图神经网络。接下来打算结合书本内容和相关知识做个专...