graph-foundation-models

本文识别并攻击了图基础模型的对齐层，表明这是一个独特的攻击面，在低预算扰动下尤其脆弱，特别是对于频谱分词器，并提出基于检测的防御措施。

提出了FedGAMMA，一种联邦多模态图基础学习框架，通过两阶段预训练和基于提示的微调，对齐多模态属性和图拓扑，在多个数据集上取得了显著提升。