Unveiling the Secrets without Data: Can Graph Neural Networks Be Exploited through Data-Free Model Extraction Attacks?
本文研究了一种针对图神经网络（GNN）的数据无模型提取攻击。传统的模型提取攻击通常需要访问目标模型的训练数据或大量查询，但在实际场景中，攻击者可能无法获取原始数据。作者提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的方法，无需任何真实训练数据即可高效
#model extraction
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← 返回所有主题AI Model Extraction Attacks: Bypassing Single-Client Assumptions in Defenses
该论文针对AI模型提取攻击（MEA）中防御策略普遍依赖的“单客户端假设”（Single Client Assumption, SCA）进行了系统性批判。SCA隐含假设攻击源自单一孤立身份，但论文指出，在高级持续性威胁（APT）等协同攻击者面