論文の概要: A Comprehensive Survey on Trustworthy Graph Neural Networks: Privacy, Robustness, Fairness, and Explainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08570v2
• Date: Wed, 27 Sep 2023 02:10:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 02:09:42.872231
• Title: A Comprehensive Survey on Trustworthy Graph Neural Networks: Privacy, Robustness, Fairness, and Explainability
• Title（参考訳）: 信頼できるグラフニューラルネットワークに関する総合調査:プライバシー、ロバスト性、公正性、説明可能性
• Authors: Enyan Dai, Tianxiang Zhao, Huaisheng Zhu, Junjie Xu, Zhimeng Guo, Hui Liu, Jiliang Tang, Suhang Wang
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は近年,急速な発展を遂げている。 GNNは個人情報をリークしたり、敵対的攻撃に弱いり、トレーニングデータから社会的バイアスを継承したり、拡大したりすることができる。 本稿では、プライバシー、堅牢性、公正性、説明可能性の計算面におけるGNNの包括的調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.80140875337769
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have made rapid developments in the recent years. Due to their great ability in modeling graph-structured data, GNNs are vastly used in various applications, including high-stakes scenarios such as financial analysis, traffic predictions, and drug discovery. Despite their great potential in benefiting humans in the real world, recent study shows that GNNs can leak private information, are vulnerable to adversarial attacks, can inherit and magnify societal bias from training data and lack interpretability, which have risk of causing unintentional harm to the users and society. For example, existing works demonstrate that attackers can fool the GNNs to give the outcome they desire with unnoticeable perturbation on training graph. GNNs trained on social networks may embed the discrimination in their decision process, strengthening the undesirable societal bias. Consequently, trustworthy GNNs in various aspects are emerging to prevent the harm from GNN models and increase the users' trust in GNNs. In this paper, we give a comprehensive survey of GNNs in the computational aspects of privacy, robustness, fairness, and explainability. For each aspect, we give the taxonomy of the related methods and formulate the general frameworks for the multiple categories of trustworthy GNNs. We also discuss the future research directions of each aspect and connections between these aspects to help achieve trustworthiness.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は近年,急速な発展を遂げている。 グラフ構造化データモデリングの優れた能力のため、GNNは財務分析、交通予測、薬物発見など、さまざまなアプリケーションで広く利用されている。 現実世界で人間に利益をもたらす大きな可能性にもかかわらず、最近の研究は、GNNが個人情報を漏らし、敵の攻撃に弱いこと、訓練データから社会的偏見を継承し、拡大しうること、そしてユーザーや社会に意図しない害をもたらすリスクがあることを示している。 例えば、既存の研究は、攻撃者がGNNを騙して、トレーニンググラフに目立たない摂動で彼らが望む結果を与えることを示した。 ソーシャルネットワークで訓練されたGNNは、判断プロセスに差別を埋め込んで、望ましくない社会的偏見を強化することができる。 その結果、GNNモデルの害を防止し、GNNに対するユーザの信頼を高めるために、様々な面で信頼できるGNNが出現している。 本稿では,プライバシー,堅牢性,公正性,説明可能性の計算面におけるGNNの包括的調査を行う。 それぞれの側面において、関連する手法の分類を与え、信頼に値するGNNの複数のカテゴリの一般的なフレームワークを定式化する。 また,各側面の今後の研究方向性とこれらの側面間のつながりを議論し,信頼性の向上に寄与する。

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