論文の概要: Certified Robustness of Graph Classification against Topology Attack with Randomized Smoothing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05872v1
• Date: Sat, 12 Sep 2020 22:18:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 07:59:13.953047
• Title: Certified Robustness of Graph Classification against Topology Attack with Randomized Smoothing
• Title（参考訳）: ランダムな平滑化によるトポロジー攻撃に対するグラフ分類の認証ロバスト性
• Authors: Zhidong Gao, Rui Hu, Yanmin Gong
• Abstract要約: グラフベースの機械学習モデルは、非i.dなグラフデータの性質のため、敵対的な摂動に弱い。 堅牢性を保証するスムーズなグラフ分類モデルを構築した。 グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づくマルチクラスグラフ分類モデルにおいて,提案手法の有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.16111584447466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph classification has practical applications in diverse fields. Recent studies show that graph-based machine learning models are especially vulnerable to adversarial perturbations due to the non i.i.d nature of graph data. By adding or deleting a small number of edges in the graph, adversaries could greatly change the graph label predicted by a graph classification model. In this work, we propose to build a smoothed graph classification model with certified robustness guarantee. We have proven that the resulting graph classification model would output the same prediction for a graph under $l_0$ bounded adversarial perturbation. We also evaluate the effectiveness of our approach under graph convolutional network (GCN) based multi-class graph classification model.
• Abstract（参考訳）: グラフ分類は様々な分野に応用できる。 最近の研究では、グラフベースの機械学習モデルは、非i.dなグラフデータの性質のため、特に敵の摂動に弱いことが示されている。 グラフに少数のエッジを追加または削除することで、敵はグラフ分類モデルによって予測されるグラフラベルを大きく変えることができる。 本研究では,堅牢性を保証するスムーズなグラフ分類モデルの構築を提案する。 得られたグラフ分類モデルは、$l_0$の有界対向摂動の下でグラフに対して同じ予測を出力することを証明した。 グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づくマルチクラスグラフ分類モデルにおいて,提案手法の有効性を評価する。

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