論文の概要: ELEGANT: Certified Defense on the Fairness of Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02757v1
• Date: Sun, 5 Nov 2023 20:29:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 16:02:52.094701
• Title: ELEGANT: Certified Defense on the Fairness of Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: ELEGANT: グラフニューラルネットワークの公正性に関する認証された防御
• Authors: Yushun Dong, Binchi Zhang, Hanghang Tong, Jundong Li
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフベースのタスクにおいて,目立ったグラフ学習モデルとして登場した。 悪意のある攻撃者は、入力グラフデータに摂動を追加することで、予測の公平度を容易に損なうことができる。 本稿では, ELEGANT というフレームワークを提案し, GNN の公正度レベルにおける認証防御の新たな課題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.10433608311604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as a prominent graph learning model in various graph-based tasks over the years. Nevertheless, due to the vulnerabilities of GNNs, it has been empirically proved that malicious attackers could easily corrupt the fairness level of their predictions by adding perturbations to the input graph data. In this paper, we take crucial steps to study a novel problem of certifiable defense on the fairness level of GNNs. Specifically, we propose a principled framework named ELEGANT and present a detailed theoretical certification analysis for the fairness of GNNs. ELEGANT takes any GNNs as its backbone, and the fairness level of such a backbone is theoretically impossible to be corrupted under certain perturbation budgets for attackers. Notably, ELEGANT does not have any assumption over the GNN structure or parameters, and does not require re-training the GNNs to realize certification. Hence it can serve as a plug-and-play framework for any optimized GNNs ready to be deployed. We verify the satisfactory effectiveness of ELEGANT in practice through extensive experiments on real-world datasets across different backbones of GNNs, where ELEGANT is also demonstrated to be beneficial for GNN debiasing. Open-source code can be found at https://github.com/yushundong/ELEGANT.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフベースのタスクにおいて、長年にわたって顕著なグラフ学習モデルとして現れてきた。 しかしながら、GNNの脆弱性のため、悪意のある攻撃者が入力グラフデータに摂動を加えることで、予測の公平度を容易に損なうことが実証されている。 本稿では,gnnの公平性レベルを検証可能な防御の新たな問題を検討するために,重要なステップを踏み出す。 具体的には、ELEGANTという原理的なフレームワークを提案し、GNNの公正性に関する詳細な理論的証明分析を行う。 ELEGANTは任意のGNNをバックボーンとしており、そのようなバックボーンの公平度は、攻撃者に対する特定の摂動予算の下では理論的に破壊できない。 特に、ELEGANTはGNNの構造やパラメータに関する仮定を持っておらず、認証を実現するためにGNNを再訓練する必要はない。 従って、デプロイ可能な最適化GNNのプラグイン・アンド・プレイフレームワークとして機能することが可能になる。 GNNのさまざまなバックボーンにまたがる実世界のデータセットに関する広範な実験を通じて,実際にELEGANTの有効性を検証する。 オープンソースのコードはhttps://github.com/yushundong/elegantにある。

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