Blackknife：无查询黑盒重连攻击HGNN

Honglin Gao 等作者提出 Blackknife，一种针对异质图神经网络（HGNN）的免查询、严格黑盒逃逸攻击。它不依赖受害模型的输出，只利用被攻击节点的一跳结构、真实标签和原始特征，训练代理模型并生成结构扰动。 攻击通过连续松弛与投影梯度上升优化扰动，每次重连删除一条边并添加同关系类型的另一条边，保持目标节点的总度数和各关系类型度数不变。 研究称该方法在严格黑盒设定下无需查询受害模型即可实施攻击。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。