論文の概要: GNNBleed: Inference Attacks to Unveil Private Edges in Graphs with Realistic Access to GNN Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16139v2
• Date: Fri, 30 May 2025 04:00:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.35814
• Title: GNNBleed: Inference Attacks to Unveil Private Edges in Graphs with Realistic Access to GNN Models
• Title（参考訳）: GNNBleed: GNNモデルに現実的にアクセス可能なグラフでプライベートエッジを公開するための推論攻撃
• Authors: Zeyu Song, Ehsanul Kabir, Shagufta Mehnaz,
• Abstract要約: 本稿では,敵がターゲットGNNモデルへのブラックボックスアクセスしか持たない状況下でのエッジプライバシについて検討する。 本稿では,GNNのメッセージパッシング機構を利用した攻撃について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.714583452862024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have become indispensable tools for learning from graph structured data, catering to various applications such as social network analysis and fraud detection for financial services. At the heart of these networks are the edges, which are crucial in guiding GNN models' predictions. In many scenarios, these edges represent sensitive information, such as personal associations or financial dealings, which require privacy assurance. However, their contributions to GNN model predictions may, in turn, be exploited by the adversary to compromise their privacy. Motivated by these conflicting requirements, this paper investigates edge privacy in contexts where adversaries possess only black-box access to the target GNN model, restricted further by access controls, preventing direct insights into arbitrary node outputs. Moreover, we are the first to extensively examine situations where the target graph continuously evolves, a common trait of many real-world graphs. In this setting, we present a range of attacks that leverage the message-passing mechanism of GNNs. We evaluated the effectiveness of our attacks using nine real-world datasets, encompassing both static and dynamic graphs, across four different GNN architectures. The results demonstrate that our attack outperforms existing methods across various GNN architectures, consistently achieving an F1 score of at least 0.8 in static scenarios. Furthermore, our attack retains robustness in dynamic graph scenarios, maintaining F1 scores up to 0.8, unlike previous methods that only achieve F1 scores around 0.2.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから学習し、ソーシャルネットワーク分析や金融サービスにおける不正検出など、さまざまなアプリケーションに対応するために必要なツールとなっている。 これらのネットワークの中心はエッジであり、GNNモデルの予測を導く上で極めて重要である。 多くのシナリオでは、これらのエッジはプライバシーの保証を必要とする個人関係や金融取引など、機密性の高い情報を表す。 しかし、GNNモデル予測への彼らの貢献は、敵によって彼らのプライバシーを侵害するために悪用される可能性がある。 これらの矛盾する要求により、敵がターゲットのGNNモデルにブラックボックスアクセスしか持たない状況において、エッジプライバシを調査し、アクセス制御によりさらに制限され、任意のノード出力に対する直接的な洞察が妨げられる。 さらに,多くの実世界のグラフに共通する特徴である,対象グラフが連続的に進化する状況について,より広範に検討する。 この設定では、GNNのメッセージパッシング機構を利用する様々な攻撃を示す。 我々は、静的グラフと動的グラフの両方を含む9つの実世界のデータセットを用いて、4つの異なるGNNアーキテクチャにおける攻撃の有効性を評価した。 その結果,攻撃はGNNアーキテクチャの既存手法よりも優れており,静的シナリオにおけるF1スコアは少なくとも0.8であることがわかった。 さらに,F1スコアを0.2程度しか達成していない従来の手法とは異なり,F1スコアを最大0.8まで維持することで,動的グラフシナリオの堅牢性を保っている。

関連論文リスト

• Link Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks [60.931106032824275]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを処理するように設計されたニューラルネットワークの一種である。 これまでの研究によると、トランスダクティブGNNは一連のプライバシー攻撃に弱い。 本稿では,リンク盗難攻撃のレンズを通して,誘導型GNNの包括的プライバシー分析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-09T14:03:52Z)
• Securing Graph Neural Networks in MLaaS: A Comprehensive Realization of Query-based Integrity Verification [68.86863899919358]
  我々は機械学習におけるGNNモデルをモデル中心の攻撃から保護するための画期的なアプローチを導入する。 提案手法は,GNNの完全性に対する包括的検証スキーマを含み,トランスダクティブとインダクティブGNNの両方を考慮している。 本稿では,革新的なノード指紋生成アルゴリズムを組み込んだクエリベースの検証手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T03:17:05Z)
• A Survey on Privacy in Graph Neural Networks: Attacks, Preservation, and Applications [76.88662943995641]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを扱う能力のため、大きな注目を集めている。 この問題に対処するため、研究者らはプライバシー保護のGNNの開発を開始した。 この進歩にもかかわらず、攻撃の包括的概要と、グラフドメインのプライバシを保存するためのテクニックが欠如している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T00:31:08Z)
• Unveiling the Role of Message Passing in Dual-Privacy Preservation on GNNs [7.626349365968476]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ソーシャルネットワークなどのグラフ上で表現を学習するための強力なツールである。 プライバシを保存するGNNは、ノードやリンクのプライバシの保護に重点を置いて提案されている。 本稿では,ノードとリンクの両方を効果的に保護するプライバシー保護型GNNフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T17:46:43Z)
• A Unified Framework of Graph Information Bottleneck for Robustness and Membership Privacy [43.11374582152925]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データのモデリングにおいて大きな成功を収めている。 GNNは、GNNモデルを騙して望ましい予測をする敵攻撃に対して脆弱である。 本研究では、ロバストかつメンバーシップなプライバシー保護型GNNを開発するための新しい課題について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T16:11:00Z)
• Heterogeneous Randomized Response for Differential Privacy in Graph Neural Networks [18.4005860362025]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、プライバシ推論攻撃(PIA)の影響を受けやすい 差分プライバシ(DP)保証の下で,ノードの特徴やエッジをPIAに対して保護する機構を提案する。 ノードの特徴とエッジの両レベルで、より優れたランダム化確率とより厳密なエラー境界を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T18:52:46Z)
• Trustworthy Graph Neural Networks: Aspects, Methods and Trends [115.84291569988748]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は,さまざまな実世界のシナリオに対して,有能なグラフ学習手法として登場した。 パフォーマンス指向のGNNは、敵の攻撃に対する脆弱性のような潜在的な副作用を示す。 こうした意図しない害を避けるためには、信頼度に特徴付けられる有能なGNNを構築する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T02:21:09Z)
• A Comprehensive Survey on Trustworthy Graph Neural Networks: Privacy, Robustness, Fairness, and Explainability [59.80140875337769]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は近年,急速な発展を遂げている。 GNNは個人情報をリークしたり、敵対的攻撃に弱いり、トレーニングデータから社会的バイアスを継承したり、拡大したりすることができる。 本稿では、プライバシー、堅牢性、公正性、説明可能性の計算面におけるGNNの包括的調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T21:41:07Z)
• Graph Backdoor [53.70971502299977]
  GTAはグラフニューラルネットワーク(GNN)に対する最初のバックドア攻撃である。 GTAは、トポロジカル構造と記述的特徴の両方を含む特定の部分グラフとしてトリガーを定義する。 トランスダクティブ(ノード分類など)とインダクティブ(グラフ分類など)の両方のタスクに対してインスタンス化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-21T19:45:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。