本發(fā)明公開了一種基于強化學習的通過添加虛假節(jié)點的圖對抗樣本生成方法，包括：(1)獲取原圖數(shù)以及圖節(jié)點分類模型，構造訓練集和測試集；向原圖數(shù)據(jù)中添加虛假節(jié)點，得到初始的對抗樣本；(2)構建攻擊模型；(3)在訓練集中選擇攻擊目標；(4)把當前的對抗樣本和攻擊目標輸入攻擊模型，選擇評估值最大的節(jié)點，構造新的對抗樣本；(5)將新的對抗樣本輸入分類模型，若分類結(jié)果為目標的結(jié)果，得到對抗樣本并進行下一步，否則跳轉(zhuǎn)步驟(4)；(6)對攻擊模型進行訓練，并使用訓練好的攻擊模型進行測試和應用。本發(fā)明通過添加虛假節(jié)點的方法來生成圖的對抗樣本，能夠為設計出更加魯棒的圖深度學習模型提供幫助。