CB-RBM：基于特征-上下文一致性的无标签对抗检测研究
Feature-Context Consistency: Unsupervised Adversarial Detection with Drift Stability on Attributed Graphs
内容摘要
Bayram 与 Cordy 的预印本提出特征-上下文一致性信号，将其形式化为 Restricted Boltzmann Machine 框架下的 Context Boost（CB）分数（CB-RBM），并证明两类最坏情况保证：合法与对抗节点的期望 CB 存在随模型容量线性增长的间隔，以及 CB 分布在自然漂移下的 Wasserstein-Lipschitz 界。作者在 XBlock 以太坊钓鱼数据（约 15.3 万节点）和 Reddit 封禁用户检测（约 1.1 万节点）上验证，称零标签条件下 CB-RBM 在四类对抗攻击上 AUROC 不低于 0.96，漂移下 FPR 保持在 5% 校准目标附近，优于使用数百标签的监督 GNN、无标签图异常基线及 FPR 崩至 89-100% 的标准 RBM。材料为预印本摘要与元数据，未读取全文，结果未经同行评审。
来源：arXiv · 区块链与交易研究 · arxiv.org
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