論文の概要: Interpretable and Effective Reinforcement Learning for Attacking against Graph-based Rumor Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05819v1
• Date: Sat, 15 Jan 2022 10:06:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 19:00:02.715446
• Title: Interpretable and Effective Reinforcement Learning for Attacking against Graph-based Rumor Detection
• Title（参考訳）: グラフに基づくうわさ検出への攻撃に対する解釈可能かつ効果的な強化学習
• Authors: Yuefei Lyu, Xiaoyu Yang, Jiaxin Liu, Sihong Xie, Xi Zhang
• Abstract要約: ソーシャルネットワークは噂によって汚染され、機械学習モデルによって検出される。 ある種の脆弱性は、グラフへの依存と疑わしいランキングによるものである。 ブラックボックス検出器を用いて、強化学習が効果的かつ解釈可能な攻撃ポリシーを学習できるように、依存関係をキャプチャする機能を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.726403718158082
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social networks are polluted by rumors, which can be detected by machine learning models. However, the models are fragile and understanding the vulnerabilities is critical to rumor detection. Certain vulnerabilities are due to dependencies on the graphs and suspiciousness ranking and are difficult for end-to-end methods to learn from limited noisy data. With a black-box detector, we design features capturing the dependencies to allow a reinforcement learning to learn an effective and interpretable attack policy based on the detector output. To speed up learning, we devise: (i) a credit assignment method that decomposes delayed rewards to individual attacking steps proportional to their effects; (ii) a time-dependent control variate to reduce variance due to large graphs and many attacking steps. On two social rumor datasets, we demonstrate: (i) the effectiveness of the attacks compared to rule-based attacks and end-to-end approaches; (ii) the usefulness of the proposed credit assignment strategy and control variate; (iii) interpretability of the policy when generating strong attacks.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルネットワークは噂によって汚染され、機械学習モデルによって検出される。 しかし、モデルは脆弱であり、脆弱性を理解することは噂の検出に不可欠である。 特定の脆弱性は、グラフへの依存性と疑わしいランキングのためであり、限られたノイズデータからエンドツーエンドのメソッドを学ぶのが困難である。 ブラックボックス検出器を用いて, 依存関係を捕捉し, 強化学習者が検出器出力に基づいて効果的かつ解釈可能な攻撃ポリシーを学習できるように設計する。 学習をスピードアップするために (i)その効果に比例する個々人の攻撃段階に対する遅滞報酬を分解する信用割当方法 (ii) 時間依存制御は、大きなグラフと多くの攻撃ステップによるばらつきを減らすために変動する。 2つのソーシャルな噂データセットについて示す。 i) ルールベースの攻撃やエンドツーエンドアプローチと比較しての攻撃の有効性 (ii)提案のクレジット割当戦略及び制御変動の有用性 (iii)強い攻撃を発生させる際の方針の解釈可能性。

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