論文の概要: Reliable Representations Make A Stronger Defender: Unsupervised Structure Refinement for Robust GNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00012v4
• Date: Fri, 21 Apr 2023 09:01:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 18:18:43.777392
• Title: Reliable Representations Make A Stronger Defender: Unsupervised Structure Refinement for Robust GNN
• Title（参考訳）: 信頼性のある表現は強力な防御力をもたらす:ロバストgnnのための教師なし構造の改良
• Authors: Kuan Li, Yang Liu, Xiang Ao, Jianfeng Chi, Jinghua Feng, Hao Yang, Qing He
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータ上でのタスクの繁栄に成功している。 近年の研究では、グラフ構造を悪質に修正することで、攻撃者がGNNの性能を壊滅的に低下させることができることが示されている。 グラフ構造を最適化するための教師なしパイプラインSTABLEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.045702771828736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Benefiting from the message passing mechanism, Graph Neural Networks (GNNs) have been successful on flourish tasks over graph data. However, recent studies have shown that attackers can catastrophically degrade the performance of GNNs by maliciously modifying the graph structure. A straightforward solution to remedy this issue is to model the edge weights by learning a metric function between pairwise representations of two end nodes, which attempts to assign low weights to adversarial edges. The existing methods use either raw features or representations learned by supervised GNNs to model the edge weights. However, both strategies are faced with some immediate problems: raw features cannot represent various properties of nodes (e.g., structure information), and representations learned by supervised GNN may suffer from the poor performance of the classifier on the poisoned graph. We need representations that carry both feature information and as mush correct structure information as possible and are insensitive to structural perturbations. To this end, we propose an unsupervised pipeline, named STABLE, to optimize the graph structure. Finally, we input the well-refined graph into a downstream classifier. For this part, we design an advanced GCN that significantly enhances the robustness of vanilla GCN without increasing the time complexity. Extensive experiments on four real-world graph benchmarks demonstrate that STABLE outperforms the state-of-the-art methods and successfully defends against various attacks.
• Abstract（参考訳）: メッセージパッシング機構の恩恵を受けたグラフニューラルネットワーク(gnn)は、グラフデータよりも隆盛したタスクで成功している。 しかし最近の研究では、攻撃者はグラフ構造を悪質に修正することで、GNNの性能を壊滅的に低下させることができることが示されている。 この問題を解決するための簡単な解決策は、2つの端ノードのペアワイズ表現の間の計量関数を学習することでエッジウェイトをモデル化することである。 既存の手法では、エッジウェイトをモデル化するために、教師付きGNNによって学習された生の特徴または表現を使用する。 生の特徴はノードの様々な特性(例えば構造情報)を表現できないし、教師付きgnnによって学習された表現は、有毒グラフ上の分類器の性能の低下に苦しむ可能性がある。 特徴情報と、できるだけ正確な構造情報の両方を持ち、構造摂動に敏感な表現が必要である。 この目的のために、グラフ構造を最適化するための教師なしパイプラインSTABLEを提案する。 最後に、精細なグラフを下流の分類器に入力する。 そこで我々は,バニラGCNの堅牢性を大幅に向上する高度なGCNを設計する。 4つの実世界のグラフベンチマークの大規模な実験により、STABLEは最先端の手法より優れ、様々な攻撃に対してうまく防御できることを示した。

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