提出CB-RBM无监督图对抗检测方法

Firas Bayram与Maxime Cordy在arXiv发布论文并提出CB-RBM，一种无监督对抗节点检测方法：利用节点属性与聚合邻域属性之间的一致性（Context Boost分数，置于受限玻尔兹曼机框架内），在无标签和分布漂移条件下检测属性图中的对抗节点，并证明两个最坏情况保证。 论文称零标签下CB-RBM在四种对抗攻击上AUROC不低于0.96，并在漂移下保持误报率接近校准的5%目标；验证数据集包括XBlock以太坊钓鱼检测（约15.3万节点）和Reddit封禁用户检测（约1.1万节点），另有两个数据集在附录中。代码已开源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。