本文研究了动态影响传播模型下社交网络中影响力最大化的对抗攻击问题。主要所做的工作是在一个已知的种子集S中，通过删除有限数量的节点来最小化S的影响传播。这个问题有许多实际意义，例如通过隔离阻止病毒传播、冻结账户阻止谣言宣传等。本文在线性阈值模型（Linear Threshold Model，LT模型）下，采用反向影响力采样的方法，给出了有效反向可达路径的采样方法。本文提出了三种不同的反向采样设计选择