論文の概要: Membership Inference Attack on Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06570v2
• Date: Mon, 22 Mar 2021 21:12:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-28 02:55:58.858350
• Title: Membership Inference Attack on Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおけるメンバシップ推論攻撃
• Authors: Iyiola E. Olatunji, Wolfgang Nejdl and Megha Khosla
• Abstract要約: 我々は、トレーニングされたGNNモデルが、トレーニングされたEmphmemberノードに関する情報を漏洩させる方法について焦点を当てる。 訓練されたモデルの後部を利用した最も単純な攻撃モデルを選択する。 意外で心配な事実は、ターゲットモデルがうまく一般化しても攻撃が成功することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6457778420360536
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs), which generalize traditional deep neural networks or graph data, have achieved state-of-the-art performance on several graph analytical tasks like node classification, link prediction, or graph classification. We focus on how trained GNN models could leak information about the \emph{member} nodes that they were trained on. We introduce two realistic inductive settings for carrying out a membership inference (MI) attack on GNNs. While choosing the simplest possible attack model that utilizes the posteriors of the trained model, we thoroughly analyze the properties of GNNs which dictate the differences in their robustness towards MI attack. The surprising and worrying fact is that the attack is successful even if the target model generalizes well. While in traditional machine learning models, overfitting is considered the main cause of such leakage, we show that in GNNs the additional structural information is the major contributing factor. We support our findings by extensive experiments on four representative GNN models. On a positive note, we identify properties of certain models which make them less vulnerable to MI attacks than others.
• Abstract（参考訳）: 従来のディープニューラルネットワークやグラフデータを一般化するグラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類、リンク予測、グラフ分類など、いくつかのグラフ分析タスクで最先端のパフォーマンスを達成した。 我々は、トレーニングされたGNNモデルがトレーニングされた\emph{member}ノードに関する情報を漏洩させる方法について焦点を当てた。 GNNに対してMI攻撃を行うための2つの現実的な帰納的設定を導入する。 トレーニングモデルの後部モデルを用いた最も単純な攻撃モデルを選択する一方で、MI攻撃に対するロバスト性の違いを規定するGNNの特性を徹底的に分析する。 意外で心配な事実は、ターゲットモデルがうまく一般化しても攻撃が成功することである。 従来の機械学習モデルでは、オーバーフィッティングが漏洩の主な原因と考えられているが、gnnでは構造情報の追加が大きな要因であることを示している。 4つの代表的GNNモデルに対する広範な実験により,本研究の成果を裏付ける。 ポジティブな点として、MI攻撃に対して他のモデルよりも脆弱なモデルの特徴を特定する。

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