論文の概要: Contractive Systems Improve Graph Neural Networks Against Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06942v1
• Date: Sun, 12 Nov 2023 20:06:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 16:17:52.090674
• Title: Contractive Systems Improve Graph Neural Networks Against Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 競合攻撃に対するグラフニューラルネットワークを改良した契約型システム
• Authors: Moshe Eliasof, Davide Murari, Ferdia Sherry, Carola-Bibiane Sch\"onlieb
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフベースのタスクに対処するための重要なコンポーネントとして、自らを確立している。 彼らの顕著な成功にもかかわらず、GNNは相変わらず敵の攻撃の形で摂動を入力できる。 本稿では, 収縮力学系のレンズを用いて, 対向摂動に対してGNNを補強する革新的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.547063832007314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have established themselves as a key component in addressing diverse graph-based tasks. Despite their notable successes, GNNs remain susceptible to input perturbations in the form of adversarial attacks. This paper introduces an innovative approach to fortify GNNs against adversarial perturbations through the lens of contractive dynamical systems. Our method introduces graph neural layers based on differential equations with contractive properties, which, as we show, improve the robustness of GNNs. A distinctive feature of the proposed approach is the simultaneous learned evolution of both the node features and the adjacency matrix, yielding an intrinsic enhancement of model robustness to perturbations in the input features and the connectivity of the graph. We mathematically derive the underpinnings of our novel architecture and provide theoretical insights to reason about its expected behavior. We demonstrate the efficacy of our method through numerous real-world benchmarks, reading on par or improved performance compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフベースのタスクに対処するための重要なコンポーネントとして、自らを確立している。 彼らの顕著な成功にもかかわらず、GNNは相変わらず敵の攻撃の形で摂動を入力できる。 本稿では, 収縮力学系のレンズを用いて, 対向摂動に対するGNNの強化手法を提案する。 本手法は,GNNの強靭性を改善するために,縮退特性を持つ微分方程式に基づくグラフニューラル層を導入する。 提案手法の特徴は、ノード特徴と隣接行列の両方を同時に学習し、入力特徴の摂動に対するモデルロバスト性とグラフの接続性が本質的に向上する点である。 我々は数学的に新しい建築の基礎を導出し、その期待された行動に関する理論的洞察を提供する。 本手法の有効性を実世界のベンチマークで実証し,既存の手法と同等か,あるいは改善した性能を示す。

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