AI系统安全加固方案：架构师如何设计安全的图神经网络方案
AI系统安全加固方案：架构师如何设计安全的图神经网络方案
关键词：图神经网络安全、AI系统加固、对抗攻击防御、架构设计、鲁棒图模型、节点嵌入保护、图结构抗干扰
摘要：
图神经网络（GNN）作为AI领域的\"关系处理专家\"，已广泛应用于推荐系统、金融风控、生物医药等核心场景。但随着GNN的普及，其安全问题也日益突出——恶意攻击者可通过篡改图结构（如伪造好友关系）、污染节点特征（如修改用户属性）等方式，误导GNN做出错误决策（比如推荐垃圾商品、放过欺诈交易）。本文将以\"班级同学互动\"为类比，用通俗易懂的语言拆解GNN的核心逻辑，分析其面临的安全威胁，并从架构设计的角度，一步步讲解如何构建\"抗攻击的GNN系统\"。无论是架构师、AI开发人员还是安全工程师，都能从本文中获得可落地的安全加固方案。
背景介绍
目的和范围
本文旨在解决GNN系统的安全问题，帮助架构师理解：
- GNN为什么容易被攻击？
- 攻击会造成什么后果？
- 如何从数据层、模型层、输出层设计端到端的安全加固方案？
范围覆盖GNN的常见应用场景（如推荐、风控），重点讲解对抗攻击防御和鲁棒模型设计。
