論文の概要: Revisiting Adversarial Attacks on Graph Neural Networks for Graph Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06651v1
• Date: Sat, 13 Aug 2022 13:41:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 15:09:57.591146
• Title: Revisiting Adversarial Attacks on Graph Neural Networks for Graph Classification
• Title（参考訳）: グラフ分類のためのグラフニューラルネットワークの逆攻撃の再検討
• Authors: Beini Xie, Heng Chang, Xin Wang, Tian Bian, Shiji Zhou, Daixin Wang, Zhiqiang Zhang, Wenwu Zhu
• Abstract要約: 本稿では,グラフ構造とノード特徴を階層的なスタイルで操作することで,逆例を生成するための一般的なフレームワークを提案する。 具体的には,グラフ分類タスクに対応するノードレベルの重要度を生成するために,グラフクラスマッピングとアルゴリズムのニューラルネットワーク設計を利用する。 6つの実世界のベンチマークで4つの最先端グラフ分類モデルを攻撃する実験は、我々のフレームワークの柔軟性と有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.93734568413862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have achieved tremendous success in the task of graph classification and diverse downstream real-world applications. Despite their success, existing approaches are either limited to structure attacks or restricted to local information. This calls for a more general attack framework on graph classification, which faces significant challenges due to the complexity of generating local-node-level adversarial examples using the global-graph-level information. To address this "global-to-local" problem, we present a general framework CAMA to generate adversarial examples by manipulating graph structure and node features in a hierarchical style. Specifically, we make use of Graph Class Activation Mapping and its variant to produce node-level importance corresponding to the graph classification task. Then through a heuristic design of algorithms, we can perform both feature and structure attacks under unnoticeable perturbation budgets with the help of both node-level and subgraph-level importance. Experiments towards attacking four state-of-the-art graph classification models on six real-world benchmarks verify the flexibility and effectiveness of our framework.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ分類とさまざまな下流現実世界のアプリケーションにおけるタスクにおいて大きな成功を収めている。 その成功にもかかわらず、既存のアプローチは構造攻撃に限定されるか、ローカル情報に限定される。 これは、グローバルグラフレベル情報を使用したローカルノードレベルの逆例を生成するのが複雑になるため、大きな課題に直面している。 この「グローバル・ローカル」問題に対処するために、グラフ構造とノード特徴を階層的なスタイルで操作することで、逆例を生成する一般的なフレームワークCAMAを提案する。 具体的には,グラフ分類タスクに対応するノードレベルの重要度を生成するために,グラフクラスアクティベーションマッピングとその変種を利用する。 そしてアルゴリズムのヒューリスティックな設計により、ノードレベルとサブグラフレベルの両方の重要性の助けを借りて、目立たない摂動予算の下で特徴的および構造的攻撃を行うことができる。 6つの実世界のベンチマークで4つの最先端グラフ分類モデルを攻撃する実験は、フレームワークの柔軟性と有効性を検証する。

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