論文の概要: Defending Against Backdoor Attack on Graph Nerual Network by Explainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02902v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 03:19:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-08 12:32:04.358341
• Title: Defending Against Backdoor Attack on Graph Nerual Network by Explainability
• Title（参考訳）: 説明可能性によるグラフニューラルネットワークのバックドア攻撃対策
• Authors: Bingchen Jiang and Zhao Li
• Abstract要約: GNNにおける最初のバックドア検出・防御手法を提案する。 グラフデータでは、現在のバックドアアタックは、トリガーを注入するためにグラフ構造を操作することに焦点を当てている。 その結果,いくつかの説明的評価指標では,良性サンプルと悪質サンプルとの間に明らかな違いがあることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.147386524788604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Backdoor attack is a powerful attack algorithm to deep learning model. Recently, GNN's vulnerability to backdoor attack has been proved especially on graph classification task. In this paper, we propose the first backdoor detection and defense method on GNN. Most backdoor attack depends on injecting small but influential trigger to the clean sample. For graph data, current backdoor attack focus on manipulating the graph structure to inject the trigger. We find that there are apparent differences between benign samples and malicious samples in some explanatory evaluation metrics, such as fidelity and infidelity. After identifying the malicious sample, the explainability of the GNN model can help us capture the most significant subgraph which is probably the trigger in a trojan graph. We use various dataset and different attack settings to prove the effectiveness of our defense method. The attack success rate all turns out to decrease considerably.
• Abstract（参考訳）: バックドア攻撃はディープラーニングモデルに対する強力な攻撃アルゴリズムである。 近年,特にグラフ分類タスクにおいて,GNNのバックドア攻撃に対する脆弱性が証明されている。 本稿では,GNNにおける最初のバックドア検出・防御手法を提案する。 ほとんどのバックドア攻撃は、小さなが影響のあるトリガーをクリーンサンプルに注入することに依存する。 グラフデータの場合、現在のバックドア攻撃はグラフ構造を操作してトリガーを注入することに集中する。 良質なサンプルと悪意のあるサンプルの間には、忠実度や不忠実性といった説明的評価指標で明らかな違いがあることが分かりました。 悪意のあるサンプルを特定した後、GNNモデルの説明可能性によって、おそらくトロイの木馬グラフのトリガーである最も重要なサブグラフをキャプチャするのに役立ちます。 様々なデータセットと異なる攻撃設定を使用して、防御方法の有効性を証明します。 攻撃成功率はいずれも大幅に低下した。

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