TG如何防止女巫攻击的图神经网络检测模型

图神经网络（GNN）确实有助于TG识别女巫攻击。通过分析用户行为、社交关系等图结构数据，GNN能找出异常行为模式。如发现大量新账号相互关注但行为单一，GNN会标记异常。不过无法做到100%防御，毕竟攻击手段也在进化。需要与其他风控措施结合使用。

TG确以图神经网络对抗“女巫攻击”。通过分析账号交互关系、设备指纹、登录行为等建立图谱，揪出异常集群。该模型防御的是规模化伪造，对单个高仿号无法做到100%拦截。技术防线只是其中之一，配合风控策略更佳。

TG确实可以使用图神经网络（GNN）抵御女巫攻击。GNN可以分析用户关系图、行为模式等特征来识别异常节点。没有绝对的防御措施，GNN只是工具，需结合人工审核策略。技术可填补漏洞，但无法抵御所有攻击。

图神经网络能提高反欺诈效果，但TG作为去中心化平台，很难避免女巫攻击，重点是迭代模型、分析行为、引导验证。技术是工具，生态共建更重要。

TG确实有可能用图神经网络(GNN)来做女巫攻击检测。通过构建用户好友链、群聊、行为等关系图谱，可以识别异常节点，虽然不是百分百有效，但能大大降低风险。机器学习模型本身存在误判率，但配合人工审核可以有效规避。