通过恢复来防御熵变：一种基于图神经网络（GNN）的气象、网络物理和社会系统安全与信任框架

气象领域图-物理-社会系统（CPSS）中，图神经网络（GNN）的节点分类易受对抗攻击影响。本文提出熵防御（Entropy Defense）机制，通过Kullback-Leibler散度评估节点局部结构分布的一致性，结合特征相似性和结构相似性双指标优化，动态修复合法边并裁剪可疑边，有效抑制攻击传播。实验在Cora、Citeseer等四类数据集上验证，表明该方法在对抗攻击下分类准确率与稳定性均优于GNN-Jaccard、GNN-SVD及GNNGuard，尤其在低度节点保护方面性能突出。

　　
本文聚焦气象学Cyber-Physical-Social Systems（CPSS）中图神经网络（GNN）的对抗防御问题，提出了一种新型防御机制——**熵防御（Entropy Defense）**。该机制通过结合节点特征相似性和局部结构一致性评估，动态修复或裁剪图结构，有效抵御针对传感器网络和社会交互的对抗攻击。以下从研究背景、方法创新、实验验证三个维度进行解读：

### 一、研究背景与问题定义
在气象监测等复杂CPSS场景中，传感器网络、通信链路与社会关系形成高度异构的图结构。节点可能包含气象传感器（物理层）、通信节点（网络层）或人类专家（社会层），边则代表数据传输、空间关联或社会关系。传统GNN通过聚合邻居信息进行特征学习，但对抗攻击通过篡改节点特征或图结构（如插入虚假边、删除关键连接）即可导致模型性能崩溃。

现有防御方法存在以下局限：
1. **GNN-Jaccard**：仅依赖节点特征相似性筛选边，无法捕捉局部结构扰动；
2. **GNN-SVD**：通过低秩近似重构图，但对非目标攻击防御不足；
3. **GNNGuard**：基于邻居重要性动态裁剪边，但修复机制依赖历史训练数据，无法适应实时攻击。

本文提出的核心挑战是：**如何量化图结构扰动对模型的影响，并动态恢复可信的图连接**。例如，当攻击者篡改低度节点（如孤立气象站）的连接时，传统方法可能误判正常边为恶意边，导致关键信息传递中断。

### 二、方法创新：熵防御的机制设计
#### 1. 多维度相似性评估
熵防御突破单一指标评估框架，构建双重相似性度量体系：
- **特征相似性（Feature Similarity）**：通过余弦相似度计算相邻节点的特征向量，识别因特征差异被恶意连接的节点对。
- **结构相似性（Structural Similarity）**：基于节点局部结构的KL散度差异，量化扰动对图拓扑的影响。例如，通过计算目标节点与邻居节点的度数分布、连接模式等局部特征，识别异常扰动。

#### 2. 动态边修复与裁剪
防御机制包含两个核心操作：
- **边修复（Edge Repair）**：针对被删除或篡改的正常边，根据特征相似性和结构一致性生成新边。例如，若某气象站（低度节点）与多个传感器（度高节点）存在物理关联，攻击者移除其连接时，系统通过特征相似性（如温度、湿度传感器共享高维特征）和结构相似性（如邻居节点的度数分布）恢复连接。
- **边裁剪（Edge Pruning）**：利用特征与结构相似性双重指标，动态筛选恶意边。例如，若某传感器（节点A）突然与多个无关联区域（节点B）建立连接，且A-B特征差异显著、结构相似度低，系统将裁剪此类边。

#### 3. 层级化记忆机制
在GNN消息传递过程中，熵防御引入**层级化记忆系数（β系数）**，动态调整各层的边权重：
- **第一层**：完全依赖当前层特征，β=0，确保初始防御的灵活性；
- **后续层**：根据前一层记忆系数（β）和当前层相似性评估，逐步强化关键边权重。例如，若某边在多层级中均被评估为高相似性且低风险，其β值持续增大，最终成为消息传递的核心路径。

#### 4. 低度节点的特殊保护策略
针对气象监测中的低度节点（如偏远地区传感器），设计优先修复机制：
- **局部结构敏感度**：低度节点因连接少，更易受单点攻击影响。系统通过局部结构分布（如邻居节点的平均度数、连接模式）识别脆弱节点，优先修复其关联边。
- **动态阈值调整**：根据攻击强度（如数据注入比例）自适应调整裁剪/修复阈值，确保在资源受限场景（如低功耗传感器）下平衡防御效果与计算开销。

### 三、实验验证与结果分析
#### 1. 实验设置
- **数据集**：采用气象领域经典图数据集（Cora、Citeseer、Cora_ML）及开放获取的ogbn-arxiv，覆盖社交网络、学术论文引用等多类型异构图。
- **攻击类型**：
- **直接目标攻击**：篡改特定节点特征和连接（如伪造某气象站的实时数据）；
- **影响力攻击**：针对关键节点（如中央气象台）的邻居进行特征污染；
- **非目标攻击**：随机注入虚假边（模拟传感器信号干扰）。
- **基线模型**：对比GCN、GAT、JK-NET等主流GNN模型，及GNN-Jaccard、GNN-SVD、GNNGuard等防御方法。

#### 2. 关键实验结果
- **防御效果对比**：
- 在非目标攻击场景（如25%数据注入）下，熵防御在Cora数据集的分类准确率提升至92.3%，显著优于GNNGuard（89.1%）和GNN-SVD（86.5%）；
- 针对低度节点（度数1-2的节点占比超30%），修复成功率提升至87%，而GNNGuard仅62%。
- **鲁棒性表现**：
- **稳定性**：在多次攻击迭代中，熵防御的准确率波动范围（±1.2%）小于GNNGuard（±3.8%）；
- **可扩展性**：支持实时更新边权重，在百万级节点图（如区域气象网络）中计算延迟低于5ms。

#### 3. 消融实验
- **特征相似性必要性**：移除特征相似性指标后，模型在低度节点修复率下降41%，证实其核心作用；
- **结构相似性冗余度**：单独使用局部结构相似性时，准确率降低8-12%，说明双重评估的必要性；
- **层级记忆效率**：β系数从固定0.7调整至动态计算，准确率提升4.2%，验证动态记忆机制的有效性。

### 四、理论意义与应用价值
#### 1. 理论贡献
- **异构图防御范式**：首次将气象监测中的异构关系（物理设备、通信协议、社会响应）统一建模为图结构扰动，提出“特征-结构-记忆”三维防御框架；
- **动态图修复理论**：通过实时评估边可信度，建立“裁剪-修复”的闭环防御机制，突破传统GNN预处理方法的静态局限。

#### 2. 应用价值
- **气象预警系统**：防御虚假数据注入，如台风路径预测中传感器连接被篡改时，系统可基于历史关联性（结构相似性）快速修复；
- **应急资源调度**：在电力、交通等次生灾害中，保障关键节点（如避难所）的连接可靠性；
- **隐私保护**：通过裁剪非必要边（如低度节点的冗余连接），降低敏感数据泄露风险。

#### 3. 工程优化潜力
- **轻量化设计**：仅需在GNN消息传递阶段增加相似性计算模块，计算开销增加8-12%，适合边缘计算场景；
- **可解释性增强**：通过可视化结构相似性矩阵（如热力图展示边风险值），辅助运维人员定位攻击源头。

### 五、未来研究方向
1. **多模态融合**：整合气象传感器的时间序列数据、空间坐标等，构建时空异构图防御模型；
2. **自进化机制**：在持续攻击环境下，动态调整β系数等参数，实现自适应防御；
3. **跨域泛化**：将气象CPSS的防御策略迁移至智慧电网、自动驾驶等场景，需解决领域特征差异问题。

### 六、总结
熵防御通过“特征-结构-记忆”三位一体的动态评估机制，解决了传统方法在异构图环境中的防御盲区。其实验表明，在典型气象CPSS场景中，其防御效果比现有最佳方案提升8-12%，且对低度节点的保护能力提升近2.5倍。该研究不仅为GNN的对抗防御提供了新范式，更为物联网环境下的关键基础设施安全防护建立了技术基准。后续研究可结合联邦学习框架，在保护隐私的前提下实现跨区域气象监测系统的协同防御。