論文の概要: Exploring High-Order Structure for Robust Graph Structure Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11492v1
• Date: Tue, 22 Mar 2022 07:03:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 13:14:03.868114
• Title: Exploring High-Order Structure for Robust Graph Structure Learning
• Title（参考訳）: ロバストグラフ構造学習のための高次構造探索
• Authors: Guangqian Yang, Yibing Zhan, Jinlong Li, Baosheng Yu, Liu Liu, Fengxiang He
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、敵の攻撃に対して脆弱である。すなわち、知覚不能な構造摂動は、GNNを騙して誤った予測をすることができる。 本稿では,特徴の滑らかさの観点から,グラフに対する逆攻撃を解析する。 本稿では,高次構造情報をグラフ構造学習に組み込む新しいアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.62223306095631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies show that Graph Neural Networks (GNNs) are vulnerable to adversarial attack, i.e., an imperceptible structure perturbation can fool GNNs to make wrong predictions. Some researches explore specific properties of clean graphs such as the feature smoothness to defense the attack, but the analysis of it has not been well-studied. In this paper, we analyze the adversarial attack on graphs from the perspective of feature smoothness which further contributes to an efficient new adversarial defensive algorithm for GNNs. We discover that the effect of the high-order graph structure is a smoother filter for processing graph structures. Intuitively, the high-order graph structure denotes the path number between nodes, where larger number indicates closer connection, so it naturally contributes to defense the adversarial perturbation. Further, we propose a novel algorithm that incorporates the high-order structural information into the graph structure learning. We perform experiments on three popular benchmark datasets, Cora, Citeseer and Polblogs. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our method for defending against graph adversarial attacks.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究では、グラフニューラルネットワーク(gnn)は敵の攻撃に弱いこと、すなわち、知覚不能な構造摂動はgnnを騙して誤った予測をする可能性がある。 いくつかの研究は、攻撃を防御するための特徴の滑らかさのようなクリーングラフの特定の性質を調査しているが、その分析はよく研究されていない。 本稿では,特徴の滑らかさの観点からグラフに対する対角攻撃を解析し,GNNに対する効率的な新しい対角防御アルゴリズムを提案する。 高次グラフ構造の効果はグラフ構造を処理するためのスムーズなフィルタであることが判明した。 直感的には、高階グラフ構造はノード間の経路数を表し、大きな数字はより近い接続を示すので、自然に逆摂動の防御に寄与する。 さらに,高次構造情報をグラフ構造学習に組み込む新しいアルゴリズムを提案する。 Cora, Citeseer, Polblogsの3つの人気のあるベンチマークデータセットで実験を行った。 広範な実験により,グラフ攻撃に対する防御手法の有効性が実証された。

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