論文の概要: Graph Adversarial Immunization for Certifiable Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08051v1
• Date: Thu, 16 Feb 2023 03:18:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-17 15:11:17.205376
• Title: Graph Adversarial Immunization for Certifiable Robustness
• Title（参考訳）: 認証ロバスト性に対するグラフ反転免疫
• Authors: Shuchang Tao, Huawei Shen, Qi Cao, Yunfan Wu, Liang Hou, Xueqi Cheng
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は敵の攻撃に対して脆弱である。 既存の防衛は、敵の訓練や堅牢なGNNの開発に重点を置いている。 本稿では, グラフの可逆的攻撃に対する堅牢性を向上させるために, 対向的グラフ免疫法を提案し, 定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.946152300106625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite achieving great success, graph neural networks (GNNs) are vulnerable to adversarial attacks. Existing defenses focus on developing adversarial training or robust GNNs. However, little research attention is paid to the potential and practice of immunization on graphs. In this paper, we propose and formulate graph adversarial immunization, i.e., vaccinating part of graph structure to improve certifiable robustness of graph against any admissible adversarial attack. We first propose edge-level immunization to vaccinate node pairs. Despite the primary success, such edge-level immunization cannot defend against emerging node injection attacks, since it only immunizes existing node pairs. To this end, we further propose node-level immunization. To circumvent computationally expensive combinatorial optimization when solving adversarial immunization, we design AdvImmune-Edge and AdvImmune-Node algorithms to effectively obtain the immune node pairs or nodes. Experiments demonstrate the superiority of AdvImmune methods. In particular, AdvImmune-Node remarkably improves the ratio of robust nodes by 79%, 294%, and 100%, after immunizing only 5% nodes. Furthermore, AdvImmune methods show excellent defensive performance against various attacks, outperforming state-of-the-art defenses. To the best of our knowledge, this is the first attempt to improve certifiable robustness from graph data perspective without losing performance on clean graphs, providing new insights into graph adversarial learning.
• Abstract（参考訳）: 大きな成功にもかかわらず、グラフニューラルネットワーク(GNN)は敵の攻撃に対して脆弱である。 既存の防衛は敵の訓練や堅牢なGNNの開発に重点を置いている。 しかし、グラフ上の免疫化の可能性と実践にはほとんど研究の注意が払われていない。 そこで本研究では,グラフ攻撃に対するグラフの証明可能なロバスト性を改善するために,グラフ攻撃免疫,すなわち,グラフ構造のワクチン化部を提案し,定式化する。 まず,ノード対を接種するためのエッジレベル免疫法を提案する。 主要な成功にもかかわらず、そのようなエッジレベルの免疫は、既存のノードペアのみを免疫するため、出現するノードインジェクション攻撃に対して防御できない。 この目的のために、我々はさらにノードレベルの免疫を提案する。 対向免疫の解法における計算コストのかかる組合せ最適化を回避するため,AdvImmune-EdgeおよびAdvImmune-Nodeアルゴリズムを設計し,免疫ノード対やノードを効果的に取得する。 実験はAdvImmune法が優れていることを示す。 特にAdvImmune-Nodeは、わずか5%のノードを免疫した後、ロバストノードの割合を79%、294%、100%改善している。 また、各種攻撃に対して優れた防御性能を示し、最先端の防御を上回っている。 私たちの知る限りでは、クリーングラフのパフォーマンスを損なうことなく、グラフデータの観点から証明可能な堅牢性を改善するための最初の試みである。

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