一种面向图神经网络的锚节点空间梯度增强对抗样本生成方法

一种面向图神经网络的锚节点空间梯度增强对抗样本生成方法，方法包括：获取图数据、邻接矩阵、节点特征矩阵、节点标签、测试节点集合、结构扰动预算、锚节点数量、辅助锚节点数量、平衡参数以及图神经网络分类器；基于图神经网络分类器输出计算测试节点的置信正确边界；依次执行置信度筛选、低度筛选和决策边界筛选，得到锚节点集合；为主锚节点采样辅助锚节点；构造主锚节点与辅助锚节点的加权联合损失，并计算其相对于候选边邻接矩阵元素的空间增强梯度；依据梯度幅值和符号进行贪心边添加或边删除；在预算约束内迭代后输出扰动图数据、扰动邻接矩阵或对抗样本生成结果。