論文の概要: Adversarial Diffusion Attacks on Graph-based Traffic Prediction Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09369v1
- Date: Mon, 19 Apr 2021 14:57:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-20 14:33:37.713141
- Title: Adversarial Diffusion Attacks on Graph-based Traffic Prediction Models
- Title（参考訳）: グラフに基づく交通予測モデルにおける逆拡散攻撃
- Authors: Lyuyi Zhu, Kairui Feng, Ziyuan Pu, Wei Ma
- Abstract要約: 最近の研究では、逆攻撃下でのグラフネットワーク(CN)の脆弱性を明らかにしている。
本稿では、GCNに基づくトラフィック予測モデルの堅牢性を調べるための新しいタスクである拡散攻撃を提案する。
提案アルゴリズムは,様々なシナリオにおける敵の攻撃タスクにおいて高い効率を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.067859671505088
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Real-time traffic prediction models play a pivotal role in smart mobility
systems and have been widely used in route guidance, emerging mobility
services, and advanced traffic management systems. With the availability of
massive traffic data, neural network-based deep learning methods, especially
the graph convolutional networks (GCN) have demonstrated outstanding
performance in mining spatio-temporal information and achieving high prediction
accuracy. Recent studies reveal the vulnerability of GCN under adversarial
attacks, while there is a lack of studies to understand the vulnerability
issues of the GCN-based traffic prediction models. Given this, this paper
proposes a new task -- diffusion attack, to study the robustness of GCN-based
traffic prediction models. The diffusion attack aims to select and attack a
small set of nodes to degrade the performance of the entire prediction model.
To conduct the diffusion attack, we propose a novel attack algorithm, which
consists of two major components: 1) approximating the gradient of the
black-box prediction model with Simultaneous Perturbation Stochastic
Approximation (SPSA); 2) adapting the knapsack greedy algorithm to select the
attack nodes. The proposed algorithm is examined with three GCN-based traffic
prediction models: St-Gcn, T-Gcn, and A3t-Gcn on two cities. The proposed
algorithm demonstrates high efficiency in the adversarial attack tasks under
various scenarios, and it can still generate adversarial samples under the drop
regularization such as DropOut, DropNode, and DropEdge. The research outcomes
could help to improve the robustness of the GCN-based traffic prediction models
and better protect the smart mobility systems. Our code is available at
https://github.com/LYZ98/Adversarial-Diffusion-Attacks-on-Graph-based-Traffic-Prediction-Models
- Abstract（参考訳）: リアルタイム交通予測モデルはスマートモビリティシステムにおいて重要な役割を担っており、ルートガイダンス、新興モビリティサービス、高度な交通管理システムで広く使われている。
大規模トラフィックデータの提供により、ニューラルネットワークベースのディープラーニング手法、特にグラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、時空間情報のマイニングにおいて優れた性能を示し、高い予測精度を実現している。
最近の研究は、GCNの脆弱性を敵攻撃下で明らかにしているが、GCNベースの交通予測モデルの脆弱性を理解するための研究は乏しい。
そこで本研究では,gcnに基づくトラヒック予測モデルのロバスト性を検討するため,新しいタスクである拡散攻撃を提案する。
拡散攻撃は、予測モデル全体の性能を低下させるために、少数のノードを選択して攻撃することを目的としている。
拡散攻撃を行うために,1) 同時摂動確率近似 (spsa) によるブラックボックス予測モデルの勾配近似,2) ナップサック・グリーディアルゴリズムの適用による攻撃ノードの選択,という2つの主成分からなる新しい攻撃アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,2都市における3つのGCNベース交通予測モデル,St-Gcn,T-Gcn,A3t-Gcnを用いて検討した。
提案アルゴリズムは,様々なシナリオ下での敵攻撃タスクにおいて高い効率性を示し,DropOut,DropNode,DropEdgeなどのドロップ正規化の下で敵サンプルを生成することができる。
この研究結果は、GCNベースの交通予測モデルの堅牢性を改善し、スマートモビリティシステムを保護するのに役立つだろう。
私たちのコードはhttps://github.com/LYZ98/Adversarial-Diffusion-Attacks-on-Graph-based-Traffic-Prediction-Modelsで利用可能です。
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