論文の概要: Adversarially Robust Neural Architecture Search for Graph Neural
Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04168v1
- Date: Sun, 9 Apr 2023 06:00:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-11 17:20:53.967468
- Title: Adversarially Robust Neural Architecture Search for Graph Neural
Networks
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのための可逆的ロバストニューラルネットワーク探索
- Authors: Beini Xie, Heng Chang, Ziwei Zhang, Xin Wang, Daixin Wang, Zhiqiang
Zhang, Rex Ying, Wenwu Zhu
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、リスクに敏感なドメインにGNNを適用するという大きな脅威である敵攻撃の傾向にある。
既存の防御手法は、新しいデータ/タスクや敵攻撃に直面するパフォーマンスを保証せず、アーキテクチャの観点からGNNの堅牢性を理解するための洞察も提供しない。
GNN(G-RNA)のための新しいロバストニューラルネットワーク探索フレームワークを提案する。
G-RNAは、敵の攻撃下で、手動で設計された堅牢なGNNとバニラグラフNASベースラインを12.1%から23.4%上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.548352741415556
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) obtain tremendous success in modeling relational
data. Still, they are prone to adversarial attacks, which are massive threats
to applying GNNs to risk-sensitive domains. Existing defensive methods neither
guarantee performance facing new data/tasks or adversarial attacks nor provide
insights to understand GNN robustness from an architectural perspective. Neural
Architecture Search (NAS) has the potential to solve this problem by automating
GNN architecture designs. Nevertheless, current graph NAS approaches lack
robust design and are vulnerable to adversarial attacks. To tackle these
challenges, we propose a novel Robust Neural Architecture search framework for
GNNs (G-RNA). Specifically, we design a robust search space for the
message-passing mechanism by adding graph structure mask operations into the
search space, which comprises various defensive operation candidates and allows
us to search for defensive GNNs. Furthermore, we define a robustness metric to
guide the search procedure, which helps to filter robust architectures. In this
way, G-RNA helps understand GNN robustness from an architectural perspective
and effectively searches for optimal adversarial robust GNNs. Extensive
experimental results on benchmark datasets show that G-RNA significantly
outperforms manually designed robust GNNs and vanilla graph NAS baselines by
12.1% to 23.4% under adversarial attacks.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、関係データのモデリングにおいて大きな成功を収めている。
それでも彼らは、GNNを危険に敏感なドメインに適用する大きな脅威である敵攻撃の傾向にある。
既存の防御手法は、新しいデータ/タスクや敵攻撃に直面するパフォーマンスを保証せず、アーキテクチャの観点からGNNの堅牢性を理解するための洞察も提供しない。
ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)は、GNNアーキテクチャ設計を自動化することでこの問題を解決する可能性がある。
それでも、現在のグラフNASアプローチには堅牢な設計がなく、敵攻撃に弱い。
これらの課題に対処するために、GNN(G-RNA)のための新しいロバストニューラルネットワーク検索フレームワークを提案する。
具体的には,様々な防御的操作候補を含むグラフ構造マスク操作を探索空間に追加することにより,メッセージパッシング機構のためのロバストな検索空間を設計する。
さらに,探索手順を案内するロバストネス指標を定義し,ロバストなアーキテクチャのフィルタリングを支援する。
このようにして、G-RNAはアーキテクチャの観点からGNNの堅牢性を理解し、最適対向性GNNを効果的に検索する。
ベンチマークデータセットの大規模な実験結果によると、G-RNAは敵の攻撃下で、手動で設計された堅牢なGNNとバニラグラフNASベースラインを12.1%から23.4%上回っている。
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