論文の概要: EDoG: Adversarial Edge Detection For Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13607v1
- Date: Tue, 27 Dec 2022 20:42:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 14:34:06.966902
- Title: EDoG: Adversarial Edge Detection For Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: edog:グラフニューラルネットワークのための逆エッジ検出
- Authors: Xiaojun Xu, Yue Yu, Hanzhang Wang, Alok Lal, Carl A. Gunter, Bo Li
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、バイオインフォマティクス、薬物設計、ソーシャルネットワークといった様々なタスクに広く応用されている。
近年の研究では、GNNは、微妙な摂動を加えることでノードやサブグラフの分類予測を誤認することを目的とした敵攻撃に弱いことが示されている。
本稿では,グラフ生成に基づく攻撃戦略の知識を必要とせず,汎用対向エッジ検出パイプラインEDoGを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.969573886307906
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have been widely applied to different tasks such
as bioinformatics, drug design, and social networks. However, recent studies
have shown that GNNs are vulnerable to adversarial attacks which aim to mislead
the node or subgraph classification prediction by adding subtle perturbations.
Detecting these attacks is challenging due to the small magnitude of
perturbation and the discrete nature of graph data. In this paper, we propose a
general adversarial edge detection pipeline EDoG without requiring knowledge of
the attack strategies based on graph generation. Specifically, we propose a
novel graph generation approach combined with link prediction to detect
suspicious adversarial edges. To effectively train the graph generative model,
we sample several sub-graphs from the given graph data. We show that since the
number of adversarial edges is usually low in practice, with low probability
the sampled sub-graphs will contain adversarial edges based on the union bound.
In addition, considering the strong attacks which perturb a large number of
edges, we propose a set of novel features to perform outlier detection as the
preprocessing for our detection. Extensive experimental results on three
real-world graph datasets including a private transaction rule dataset from a
major company and two types of synthetic graphs with controlled properties show
that EDoG can achieve above 0.8 AUC against four state-of-the-art unseen attack
strategies without requiring any knowledge about the attack type; and around
0.85 with knowledge of the attack type. EDoG significantly outperforms
traditional malicious edge detection baselines. We also show that an adaptive
attack with full knowledge of our detection pipeline is difficult to bypass it.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、バイオインフォマティクス、薬物設計、ソーシャルネットワークといった様々なタスクに広く応用されている。
しかし、近年の研究では、GNNは、微妙な摂動を加えることでノードやサブグラフの分類予測を誤解することを目的とした敵攻撃に弱いことが示されている。
これらの攻撃の検出は、摂動の少なさとグラフデータの離散的な性質のために難しい。
本稿では,グラフ生成に基づく攻撃戦略の知識を必要とせず,一般的なエッジ検出パイプラインであるedougを提案する。
具体的には,疑わしいエッジを検出するために,リンク予測と組み合わせた新しいグラフ生成手法を提案する。
グラフ生成モデルを効果的にトレーニングするために、与えられたグラフデータからいくつかのサブグラフをサンプリングする。
我々は、通常、逆辺の数は低いので、低い確率でサンプルされたサブグラフは、結合境界に基づく逆辺を含むことを示す。
また,多数のエッジを乱す強力な攻撃を考慮し,検出の前処理として異常検出を行う一連の新機能を提案する。
大手企業からのプライベートトランザクションルールデータセットとコントロールプロパティを持つ2種類の合成グラフを含む3つの実世界のグラフデータセットに対する大規模な実験結果から、EDoGは攻撃タイプに関する知識を必要とせず、4つの最先端の未確認攻撃戦略に対して0.8AUC以上を達成でき、攻撃タイプに関する知識はおよそ0.85であることがわかった。
EDoGは従来の悪意のあるエッジ検出ベースラインを大幅に上回る。
また,検出パイプラインの知識を十分に備えたアダプティブアタックは回避が難しいことも示している。
関連論文リスト
- BOURNE: Bootstrapped Self-supervised Learning Framework for Unified
Graph Anomaly Detection [50.26074811655596]
自己指導型自己学習(BOURNE)に基づく新しい統合グラフ異常検出フレームワークを提案する。
ノードとエッジ間のコンテキスト埋め込みを交換することで、ノードとエッジの異常を相互に検出できる。
BOURNEは、負のサンプリングを必要としないため、大きなグラフを扱う際の効率を高めることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-28T00:44:57Z) - Resisting Graph Adversarial Attack via Cooperative Homophilous
Augmentation [60.50994154879244]
最近の研究では、グラフニューラルネットワークは弱く、小さな摂動によって簡単に騙されることが示されている。
本研究では,グラフインジェクションアタック(Graph Injection Attack)という,新興だが重要な攻撃に焦点を当てる。
本稿では,グラフデータとモデルの協調的同好性増強によるGIAに対する汎用防衛フレームワークCHAGNNを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-15T11:44:31Z) - Model Inversion Attacks against Graph Neural Networks [65.35955643325038]
グラフニューラルネットワーク(GNN)に対するモデル反転攻撃について検討する。
本稿では,プライベートトレーニンググラフデータを推測するためにGraphMIを提案する。
実験の結果,このような防御効果は十分ではないことが示され,プライバシー攻撃に対するより高度な防御が求められている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-16T09:13:43Z) - Deep Fraud Detection on Non-attributed Graph [61.636677596161235]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は不正検出に強い性能を示している。
ラベル付きデータは大規模な産業問題、特に不正検出には不十分である。
よりラベルのないデータを活用するための新しいグラフ事前学習戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-04T03:42:09Z) - A Hard Label Black-box Adversarial Attack Against Graph Neural Networks [25.081630882605985]
我々は,グラフ構造の摂動によるグラフ分類のためのGNNに対する敵対的攻撃について,系統的研究を行った。
我々は、高い攻撃成功率を維持しながら、グラフ内で摂動するエッジの数を最小化する最適化問題として、我々の攻撃を定式化する。
実世界の3つのデータセットに対する実験結果から,クエリや摂動を少なくして,グラフ分類のための代表的GNNを効果的に攻撃できることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-21T14:01:34Z) - BinarizedAttack: Structural Poisoning Attacks to Graph-based Anomaly
Detection [20.666171188140503]
グラフに基づく異常検出(GAD)は,グラフの強力な表現能力によって普及しつつある。
皮肉なことに、これらのGADツールは、データ間の関係を活用できるというユニークな利点のために、新たな攻撃面を公開する。
本稿では, この脆弱性を利用して, 代表的な回帰型GADシステムOddBallに対して, 標的となる新しいタイプの構造的中毒攻撃を設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-18T08:20:23Z) - GraphAttacker: A General Multi-Task GraphAttack Framework [4.218118583619758]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くの実世界のアプリケーションでグラフ解析タスクにうまく活用されている。
攻撃者が生成した敵のサンプルは ほとんど知覚不能な摂動で 優れた攻撃性能を達成しました
本稿では,グラフ解析タスクに応じて構造と攻撃戦略を柔軟に調整可能な,新しい汎用グラフ攻撃フレームワークであるgraphattackerを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-18T03:06:41Z) - Graph Backdoor [53.70971502299977]
GTAはグラフニューラルネットワーク(GNN)に対する最初のバックドア攻撃である。
GTAは、トポロジカル構造と記述的特徴の両方を含む特定の部分グラフとしてトリガーを定義する。
トランスダクティブ(ノード分類など)とインダクティブ(グラフ分類など)の両方のタスクに対してインスタンス化することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-21T19:45:30Z) - Graph Structure Learning for Robust Graph Neural Networks [63.04935468644495]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフの表現学習において強力なツールである。
近年の研究では、GNNは敵攻撃と呼ばれる、慎重に構築された摂動に弱いことが示されている。
本稿では,構造グラフと頑健なグラフニューラルネットワークモデルを共同で学習できる汎用フレームワークであるPro-GNNを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-20T17:07:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。