一种基于博弈交互的图神经网络对抗攻击方法

本发明属于图神经网络对抗攻击领域，涉及一种基于博弈交互的图神经网络对抗攻击方法，包括：输入数据与预处理数据；训练深度学习模型；博弈交互理论在图神经网络的应用；图数据局部范围内博弈交互值的计算；正负交互子联盟的选取；对抗扰动的添加策略；将对抗样本投入目标模型，完成攻击。本发明通过引入博弈交互理论，充分利用数据间的正负交互作用，显著提高了攻击方法对图数据中复杂交互的利用效率，并增强了攻击过程的可解释性。