論文の概要: Node Injection for Class-specific Network Poisoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12277v2
- Date: Thu, 7 Sep 2023 19:02:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-11 18:38:46.757364
- Title: Node Injection for Class-specific Network Poisoning
- Title（参考訳）: クラス特異的ネットワーク中毒のためのノードインジェクション
- Authors: Ansh Kumar Sharma and Rahul Kukreja and Mayank Kharbanda and Tanmoy
Chakraborty
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、下流タスクのパフォーマンスを補助するリッチネットワーク表現を学習する上で強力である。
近年の研究では、GNNはノード注入やネットワーク摂動を含む敵攻撃に弱いことが示されている。
そこで我々は,攻撃者がターゲットクラス内の特定のノードを,ノードインジェクションを用いて別のクラスに誤分類することを目的とした,グラフに対するクラス固有の毒物攻撃という,新たな問題文を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.177991267568125
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are powerful in learning rich network
representations that aid the performance of downstream tasks. However, recent
studies showed that GNNs are vulnerable to adversarial attacks involving node
injection and network perturbation. Among these, node injection attacks are
more practical as they don't require manipulation in the existing network and
can be performed more realistically. In this paper, we propose a novel problem
statement - a class-specific poison attack on graphs in which the attacker aims
to misclassify specific nodes in the target class into a different class using
node injection. Additionally, nodes are injected in such a way that they
camouflage as benign nodes. We propose NICKI, a novel attacking strategy that
utilizes an optimization-based approach to sabotage the performance of
GNN-based node classifiers. NICKI works in two phases - it first learns the
node representation and then generates the features and edges of the injected
nodes. Extensive experiments and ablation studies on four benchmark networks
show that NICKI is consistently better than four baseline attacking strategies
for misclassifying nodes in the target class. We also show that the injected
nodes are properly camouflaged as benign, thus making the poisoned graph
indistinguishable from its clean version w.r.t various topological properties.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、下流タスクのパフォーマンスを補助するリッチネットワーク表現を学習する上で強力である。
しかし、最近の研究では、GNNはノード注入やネットワーク摂動を含む敵攻撃に弱いことが示されている。
これらのうち、ノードインジェクション攻撃は、既存のネットワークで操作する必要がなく、より現実的に実行できるため、より実用的です。
本稿では,攻撃者がターゲットクラスの特定のノードを,ノードインジェクションを用いて異なるクラスに誤分類することを目的とした,グラフに対するクラス固有の毒物攻撃である,新しい問題文を提案する。
さらに、ノードは良性ノードとしてカモフラージュするように注入される。
本稿では,gnnベースのノード分類器の性能を妨害する最適化に基づく手法を用いた新しい攻撃戦略であるnickiを提案する。
nickiは2つのフェーズで動作します - まずノード表現を学習し、注入されたノードの特徴とエッジを生成します。
4つのベンチマークネットワークに関する大規模な実験とアブレーション研究により、NICKIはターゲットクラスのノードを誤分類するための4つのベースライン攻撃戦略よりも一貫して優れていることが示された。
また、注入されたノードは良性として適切にカモフラージュされることを示し、毒されたグラフはその清浄版 w.r. の様々な位相特性と区別できないことを示す。
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