論文の概要: Reinforcement Learning-based Black-Box Evasion Attacks to Link Prediction in Dynamic Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00163v2
• Date: Sat, 12 Sep 2020 20:58:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 00:53:03.612606
• Title: Reinforcement Learning-based Black-Box Evasion Attacks to Link Prediction in Dynamic Graphs
• Title（参考訳）: 強化学習に基づくブラックボックス回避攻撃による動的グラフのリンク予測
• Authors: Houxiang Fan, Binghui Wang, Pan Zhou, Ang Li, Meng Pang, Zichuan Xu, Cai Fu, Hai Li, Yiran Chen
• Abstract要約: 動的グラフ(LPDG)におけるリンク予測は、多様な応用を持つ重要な研究課題である。 我々は,LPDG法の脆弱性を調査し,最初の実用的なブラックボックス回避攻撃を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.5882042724041
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Link prediction in dynamic graphs (LPDG) is an important research problem that has diverse applications such as online recommendations, studies on disease contagion, organizational studies, etc. Various LPDG methods based on graph embedding and graph neural networks have been recently proposed and achieved state-of-the-art performance. In this paper, we study the vulnerability of LPDG methods and propose the first practical black-box evasion attack. Specifically, given a trained LPDG model, our attack aims to perturb the graph structure, without knowing to model parameters, model architecture, etc., such that the LPDG model makes as many wrong predicted links as possible. We design our attack based on a stochastic policy-based RL algorithm. Moreover, we evaluate our attack on three real-world graph datasets from different application domains. Experimental results show that our attack is both effective and efficient.
• Abstract（参考訳）: 動的グラフ(LPDG)におけるリンク予測は、オンラインレコメンデーション、病気の伝染に関する研究、組織研究など様々な応用を持つ重要な研究課題である。 グラフ埋め込みとグラフニューラルネットワークに基づく様々なLPDG法が最近提案され、最先端の性能を実現している。 本稿では,LPDG手法の脆弱性を調査し,最初の実用的なブラックボックス回避攻撃を提案する。 具体的には、トレーニングされたLPDGモデルを考えると、LPDGモデルが可能な限り多くの誤ったリンクを予測できるように、モデルパラメータやモデルアーキテクチャなどを知ることなく、グラフ構造を摂動させることが目的である。 我々は、確率的ポリシーに基づくRLアルゴリズムに基づいて攻撃を設計する。 さらに、異なるアプリケーションドメインの3つの実世界のグラフデータセットに対する攻撃を評価する。 実験の結果,我々の攻撃は効果的かつ効率的であることが判明した。

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