Neue Spectral Edge Angriffe erschüttern Graph Neural Networks
Graph Neural Networks (GNNs) haben sich als leistungsstarke Werkzeuge für die Analyse von graphstrukturierten Daten etabliert, sind jedoch besonders anfällig für gezielte, kleine Störungen der Graphstruktur. Traditionelle Angriffe nutzen meist gradientsbasierte Heuristiken oder lokale Verbindungsmuster und behandeln alle Kanten gleichwertig.