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相较于时间序列和图像视频数据,网络图可以认为是一种更广义的数据表征形式,其智能对抗算法也因此更具普适性与研究价值。全书共11章:第1章概述了网络特征、算法、动力学及其对抗鲁棒性;第2—4章分别介绍了针对网络微观特征、中观特征及宏观特征的对抗攻击方法,探究了网络特征层面的对抗脆弱性;第5—7章分别介绍了面向节点分类、链路预测、图分类智能算法的对抗攻击方法,探究了网络算法层面的对抗脆弱性;第8章研究了典型图智能算法——推荐系统的对抗攻击策略;第9—11章则分别介绍了网络上的级联失效,以及针对传播动力学和同步动力学的鲁棒性和结构控制策略。 本书可供网络科学、人工智能及网络空间安全等领域的高年级本科生、研究生及青年学者使用,也可供工业界从事互联网、无人系统、大数据、人工智能及网络安全等领域工作的工程师参考使用。 |
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