Budgeted Adversarial Attack against Graph-Based Anomaly Detection in Sensor Networks
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Xaviar, Sanju, Ardakanian, Omid |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
PrivDiffuser: Privacy-Guided Diffusion Model for Data Obfuscation in Sensor Networks
di: Yang, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
CLOAK: Contrastive Guidance for Latent Diffusion-Based Data Obfuscation
di: Yang, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Forecasting Multivariate Urban Data via Decomposition and Spatio-Temporal Graph Analysis
di: Sohrabbeig, Amirhossein, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sohrabbeig, Amirhossein, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hierarchical Persistence Velocity for Network Anomaly Detection: Theory and Applications to Cryptocurrency Markets
di: Khormali, Omid
Pubblicazione: (2025)
di: Khormali, Omid
Pubblicazione: (2025)
Understanding the Robustness of Graph Neural Networks against Adversarial Attacks
di: Wu, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial Attacks on Fairness of Graph Neural Networks
di: Zhang, Binchi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Binchi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Robustness Certificates for Neural Networks against Adversarial Attacks
di: Taheri, Sara, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Taheri, Sara, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Transport-Guided Adversarial Attacks on Graph Neural Network-Based Bot Detection
di: Mukherjee, Kunal, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mukherjee, Kunal, et al.
Pubblicazione: (2026)
DARD: Dice Adversarial Robustness Distillation against Adversarial Attacks
di: Zou, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zou, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Knowing When to Stop Matters: A Unified Algorithm for Online Conversion under Horizon Uncertainty
di: Wang, Yanzhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yanzhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fine-Grained Iterative Adversarial Attacks with Limited Computation Budget
di: Hou, Zhichao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hou, Zhichao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Social Network User Profiling for Anomaly Detection Based on Graph Neural Networks
di: Zhang, Yiwei
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yiwei
Pubblicazione: (2025)
Attack by Unlearning: Unlearning-Induced Adversarial Attacks on Graph Neural Networks
di: Zhang, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Unsupervised Anomaly Detection and Localization with Generative Adversarial Networks
di: Abdelli, Khouloud, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Abdelli, Khouloud, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial Attacks on Locally Private Graph Neural Networks
di: Varun, Matta, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Varun, Matta, et al.
Pubblicazione: (2026)
TinyML for Acoustic Anomaly Detection in IoT Sensor Networks
di: Almaini, Amar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Almaini, Amar, et al.
Pubblicazione: (2026)
Global Context Enhanced Anomaly Detection of Cyber Attacks via Decoupled Graph Neural Networks
di: Hafez, Ahmad
Pubblicazione: (2024)
di: Hafez, Ahmad
Pubblicazione: (2024)
AHSG: Adversarial Attack on High-level Semantics in Graph Neural Networks
di: Yuan, Kai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yuan, Kai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial Attacks for Drift Detection
di: Hinder, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hinder, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Are LLM-Enhanced Graph Neural Networks Robust against Poisoning Attacks?
di: Ma, Yuhang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ma, Yuhang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Double-Adversarial Activation Anomaly Detection: Adversarial Autoencoders are Anomaly Generators
di: Schulze, J. -P., et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Schulze, J. -P., et al.
Pubblicazione: (2021)
Adversarial Attacks on Graph Neural Networks via Meta Learning
di: Zügner, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Zügner, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2019)
Safeguarding Graph Neural Networks against Topology Inference Attacks
di: Fu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Motif-Consistent Counterfactuals with Adversarial Refinement for Graph-Level Anomaly Detection
di: Xiao, Chunjing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xiao, Chunjing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Backdoor Attack against One-Class Sequential Anomaly Detection Models
di: Cheng, He, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, He, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial Inception Backdoor Attacks against Reinforcement Learning
di: Rathbun, Ethan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rathbun, Ethan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Explainability-Based Adversarial Attack on Graphs Through Edge Perturbation
di: Chanda, Dibaloke, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chanda, Dibaloke, et al.
Pubblicazione: (2023)
Adversarial Resilience against Clean-Label Attacks in Realizable and Noisy Settings
di: Heinzler, Carolin
Pubblicazione: (2025)
di: Heinzler, Carolin
Pubblicazione: (2025)
Robust Anomaly Detection with Graph Neural Networks using Controllability
di: Wei, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wei, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Guarding Graph Neural Networks for Unsupervised Graph Anomaly Detection
di: Bei, Yuanchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bei, Yuanchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
GAIM: Attacking Graph Neural Networks via Adversarial Influence Maximization
di: Yang, Xiaodong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Xiaodong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Temporal Graph Networks for Graph Anomaly Detection in Financial Networks
di: Kim, Yejin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Yejin, et al.
Pubblicazione: (2024)
MPAT: Building Robust Deep Neural Networks against Textual Adversarial Attacks
di: Zhang, Fangyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Fangyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deterministic Certification of Graph Neural Networks against Graph Poisoning Attacks with Arbitrary Perturbations
di: Li, Jiate, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Jiate, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph-Level Label-Only Membership Inference Attack against Graph Neural Networks
di: Dai, Jiazhu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dai, Jiazhu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust Anomaly Detection in O-RAN: Leveraging LLMs against Data Manipulation Attacks
di: Dayaratne, Thusitha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dayaratne, Thusitha, et al.
Pubblicazione: (2025)
FrameShield: Adversarially Robust Video Anomaly Detection
di: Nafez, Mojtaba, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nafez, Mojtaba, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalist Graph Anomaly Detection via Prototype-Based Distillation
di: Xu, Yiming, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Yiming, et al.
Pubblicazione: (2026)
ADVENT: Attack/Anomaly Detection in VANETs
di: Baharlouei, Hamideh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Baharlouei, Hamideh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial Attacks on Hyperbolic Networks
di: van Spengler, Max, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: van Spengler, Max, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
PrivDiffuser: Privacy-Guided Diffusion Model for Data Obfuscation in Sensor Networks
di: Yang, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
CLOAK: Contrastive Guidance for Latent Diffusion-Based Data Obfuscation
di: Yang, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Forecasting Multivariate Urban Data via Decomposition and Spatio-Temporal Graph Analysis
di: Sohrabbeig, Amirhossein, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Hierarchical Persistence Velocity for Network Anomaly Detection: Theory and Applications to Cryptocurrency Markets
di: Khormali, Omid
Pubblicazione: (2025) -
Understanding the Robustness of Graph Neural Networks against Adversarial Attacks
di: Wu, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)