論文の概要: IDEA: Invariant Defense for Graph Adversarial Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15792v2
• Date: Thu, 25 Apr 2024 07:43:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-27 00:17:35.079311
• Title: IDEA: Invariant Defense for Graph Adversarial Robustness
• Title（参考訳）: IDEA: グラフ対逆ロバスト性のための不変ディフェンス
• Authors: Shuchang Tao, Qi Cao, Huawei Shen, Yunfan Wu, Bingbing Xu, Xueqi Cheng,
• Abstract要約: 敵攻撃に対する不変因果判定法(IDEA)を提案する。 我々は,情報理論の観点から,ノードと構造に基づく分散目標を導出する。 実験によると、IDEAは5つのデータセットすべてに対する5つの攻撃に対して、最先端の防御性能を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.0126873387533
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the success of graph neural networks (GNNs), their vulnerability to adversarial attacks poses tremendous challenges for practical applications. Existing defense methods suffer from severe performance decline under unseen attacks, due to either limited observed adversarial examples or pre-defined heuristics. To address these limitations, we analyze the causalities in graph adversarial attacks and conclude that causal features are key to achieve graph adversarial robustness, owing to their determinedness for labels and invariance across attacks. To learn these causal features, we innovatively propose an Invariant causal DEfense method against adversarial Attacks (IDEA). We derive node-based and structure-based invariance objectives from an information-theoretic perspective. IDEA ensures strong predictability for labels and invariant predictability across attacks, which is provably a causally invariant defense across various attacks. Extensive experiments demonstrate that IDEA attains state-of-the-art defense performance under all five attacks on all five datasets. The implementation of IDEA is available at https://anonymous.4open.science/r/IDEA.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)の成功にもかかわらず、敵攻撃に対するその脆弱性は、実用的なアプリケーションに重大な課題をもたらす。 既存の防御手法は、観測された敵の限られた例または事前に定義されたヒューリスティックのため、目に見えない攻撃の下で深刻な性能低下に悩まされる。 これらの制約に対処するため、我々はグラフ対逆攻撃の因果関係を分析し、グラフ対逆ロバスト性を達成するために因果的特徴が重要であると結論づける。 これらの因果的特徴を学習するために,敵攻撃(IDEA)に対する不変因果解法を革新的に提案する。 我々は,情報理論の観点から,ノードと構造に基づく分散目標を導出する。 IDEAは、ラベルの強い予測可能性と攻撃間の不変性を保証する。 大規模な実験では、IDEAは5つのデータセットすべてに対する5つの攻撃に対して、最先端の防御性能を達成している。 IDEAの実装はhttps://anonymous.4open.science/r/IDEAで公開されている。

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