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6月7日19:30，本期我们邀请到复旦大学青年副研究员许嘉蓉给大家带来精彩的分享！

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6月7日 19:30-20:30

许嘉蓉：

博士，复旦大学青年副研究员。2021年毕业于浙江大学控制科学与工程学院。2019年访问加州大学洛杉矶分校，与Yizhou Sun教授合作。主要研究方向包括网络表示学习、社交网络分析、数据挖掘。曾在KDD、NeurIPS 、AAAI、IJCAI、TKDE、TKDD等学术会议和期刊发表论文十余篇。曾担任KDD'20-22等国际学术会议程序委员会委员，TKDE等期刊审稿人。

分享内容：

基于图数据的鲁棒机器学习 

报告简介：

近年来，虽然研究人员在基于图（网络）数据的机器学习模型上已取得长足进展，但由于图数据中节点之间存在复杂的关联性，图模型很容易被图数据中的微小扰动所欺骗。针对图数据中的噪声和恶意攻击带来的潜在威胁，现有工作往往假设攻击者知道目标模型的信息，而防御者知道攻击者要攻击哪个模型，与现实情况有较大差距，难以应用。本次报告从更实际场景出发，探究攻防的“矛”与“盾“。在攻击层面，即使攻击者不知道目标模型的任何信息，依然能够实施有效攻击；在防御层面，只需要训练一个无监督的鲁棒图编码器，就能够有效防范网络对抗攻击在各种下游任务中的风险。

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