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哈米德·奥苏利
2017–2019 硕士，航空航天工程，飞行动力学与控制，KN Toosi 理工大学。论文：基于博弈论的摄像机和飞行物体运动的综合控制算法，导师：J. Roshanian 教授 课程：先进控制、最优控制、非线性控制、博弈论、动态系统建模 2013–2016 学士，机械工程，固体力学，卡尚大学。论文：制作受人眼启发的机器人，导师：M. Irani rahaghi 博士 课程：自动控制与实验室、机器人技术与实验室、动态系统仿真与控制 2011–2013 学士，信息技术工程，伊斯法罕理工大学。四个学期后，我更换了专业和大学（未获得学位） 课程：计算机编程与实验室、高级编程与实验室、数字设计和实验室
LFPO - 巴黎奥利
Kilo (en ZIN)、W2 en ZIN、L43、LN、LNA、LRA、F04 车站邮局：22.5 m。其他滑行道：23 m。混凝土和沥青混凝土。 Béton 和 béton 沥青。 TWY / TWY 表面修复 85 R/C/W/U 除外：LP 与 LS 之间的 W41 和 W1 ：95 RWY 06/24 与等待点之间的 R/B/W/T W42 ：86 等待点与 LRA 之间的 R/B/W/T W42 ：103 R/B/W/T W43 ：67 THR 06 与等待舱 W47 之间的 F/B/W/T W47 ：82 R/B/W/T 等待舱 W47 ：98 等待舱 W47 与 W45 之间的 R/B/W/T W47 ：73 W45 与 LN、LM、LN 之间的 F/B/W/T W47 ，LM 与 W3 之间的 W2 ，LU 与 W2 之间的 W3 ，LM 与 LS 之间的 W1 ：109 R/C/W/U W31 : 82 F/B/W/T W32 : 116 F/A/W/T W33 : 94 R/B/W/T W36 : 103/R/B/W/T 除 W35 和 RWY 之间 07/25 : 66 R/B/W/T W5 : 94 F/B/W/T W37 : 96 R/B//W/T WQ : 97 R/B/W/T D 区和 V 区之间的 W2 : 90 R/B/W/T LGN 和 LG 区和 LJS 区之间的 W2 : 109 R/B/W/T 包括 L3 和不包括 L4 之间的 W1，包括 LM 和不包括 LS 之间的 W2 : 106 R/B/W/T
子图结构对图神经网络的成员推理攻击
图形神经网络（GNN）已被广泛应用于不同域之间的变量应用。但是，最近的研究表明，GNN易受成员推理攻击（MIA）的影响，该攻击旨在推断该模型的培训数据中包括某些特定的数据样本。虽然大多数先前的MIA都集中在训练图内的单个节点和边缘的成员中，但我们引入了一种新型的成员推理攻击形式，称为结构成员推理攻击（SMIA），该攻击（SMIA）旨在确定一组特定的目标结构，例如某个特定目标结构，例如集团或多跳训练图中的特定目标结构。为了解决此问题，我们提出了新颖的黑盒SMIA攻击，这些攻击利用了目标GNN模型产生的推理的预测输出。我们的方法涉及培训三标签分类器，该分类器与影子训练相结合，有助于加入推理攻击。我们对三种代表性GNN模型和三个现实世界图数据集的广泛实验评估表明，我们提出的攻击始终超过三个基线方法，包括采用常规链接成员资格推理攻击来推断子图结构的方法。此外，我们设计了一种防御机制，将扰动引入节点嵌入，从而影响了目标模型的相应预测输出。我们的防御选择性地覆盖了节点床中的尺寸，这些尺寸对模型的准确性影响最小。我们的经验结果表明，我们的方法的防御效力与两种既定的防御技术相媲美，这些技术采用了差异隐私。此外，与现有的两种防御方法相比，我们的方法在防御强度和目标模型的准确性之间取得了更好的权衡。
