論文の概要: Generated Graph Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07758v1
• Date: Tue, 13 Jun 2023 13:18:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 13:42:34.535566
• Title: Generated Graph Detection
• Title（参考訳）: 生成グラフ検出
• Authors: Yihan Ma, Zhikun Zhang, Ning Yu, Xinlei He, Michael Backes, Yun Shen, Yang Zhang
• Abstract要約: グラフ生成モデルは、データ分散近似とデータ拡張にますます効果的になる。 4つの分類シナリオにおいて、洗練されたモデルの集合とその性能を調査する最初のフレームワークを提案する。 私たちのソリューションは、生成されたグラフの誤用を抑制するのに十分な期間維持できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.591612297045817
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph generative models become increasingly effective for data distribution approximation and data augmentation. While they have aroused public concerns about their malicious misuses or misinformation broadcasts, just as what Deepfake visual and auditory media has been delivering to society. Hence it is essential to regulate the prevalence of generated graphs. To tackle this problem, we pioneer the formulation of the generated graph detection problem to distinguish generated graphs from real ones. We propose the first framework to systematically investigate a set of sophisticated models and their performance in four classification scenarios. Each scenario switches between seen and unseen datasets/generators during testing to get closer to real-world settings and progressively challenge the classifiers. Extensive experiments evidence that all the models are qualified for generated graph detection, with specific models having advantages in specific scenarios. Resulting from the validated generality and oblivion of the classifiers to unseen datasets/generators, we draw a safe conclusion that our solution can sustain for a decent while to curb generated graph misuses.
• Abstract（参考訳）: グラフ生成モデルはデータ分布近似やデータ拡張にますます効果的になる。 悪質な悪用や誤報に関する世間の懸念を呼び起こしてきたが、deepfakeのビジュアルメディアや聴覚メディアが社会に与えてきたものと同じだ。 したがって、生成されたグラフの流行を規制することが不可欠である。 そこで本研究では,生成グラフと実グラフを区別するために,生成グラフ検出問題の定式化を行う。 4つの分類シナリオにおいて、洗練されたモデルの集合とその性能を体系的に調査する最初のフレームワークを提案する。 テスト中の各シナリオは、実世界の設定に近づき、徐々に分類器に挑戦するように、可視と見えないデータセット/ジェネレータを切り替える。 大規模な実験は、全てのモデルが生成されたグラフ検出に適しており、特定のモデルが特定のシナリオで有利であることを示す。 分類器の検証された一般化と、未確認のデータセット/ジェネレータへの消極性から、我々は、生成したグラフの誤用を抑えるために、我々のソリューションが十分な期間持続できるという安全な結論を導いた。

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