論文の概要: On the Adversarial Robustness of Graph Contrastive Learning Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17853v2
• Date: Thu, 30 Nov 2023 19:03:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 11:45:00.931385
• Title: On the Adversarial Robustness of Graph Contrastive Learning Methods
• Title（参考訳）: グラフコントラスト学習法の逆ロバスト性について
• Authors: Filippo Guerranti, Zinuo Yi, Anna Starovoit, Rafiq Kamel, Simon Geisler, Stephan G\"unnemann
• Abstract要約: 本稿では,グラフコントラスト学習(GCL)モデルのロバスト性を評価するために,包括的評価ロバストネスプロトコルを提案する。 我々はこれらのモデルを,グラフ構造をターゲットとした適応的敵攻撃,特に回避シナリオに適用する。 本研究は,GCL手法の堅牢性に関する知見を提供することを目標とし,今後の研究方向の道を開くことを期待する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.675856264585278
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contrastive learning (CL) has emerged as a powerful framework for learning representations of images and text in a self-supervised manner while enhancing model robustness against adversarial attacks. More recently, researchers have extended the principles of contrastive learning to graph-structured data, giving birth to the field of graph contrastive learning (GCL). However, whether GCL methods can deliver the same advantages in adversarial robustness as their counterparts in the image and text domains remains an open question. In this paper, we introduce a comprehensive robustness evaluation protocol tailored to assess the robustness of GCL models. We subject these models to adaptive adversarial attacks targeting the graph structure, specifically in the evasion scenario. We evaluate node and graph classification tasks using diverse real-world datasets and attack strategies. With our work, we aim to offer insights into the robustness of GCL methods and hope to open avenues for potential future research directions.
• Abstract（参考訳）: コントラスト学習(cl)は、画像やテキストの表現を自己教師ありで学習するための強力なフレームワークとして出現し、敵対的攻撃に対するモデルの堅牢性を高めている。 最近では、コントラスト学習の原則をグラフ構造化データに拡張し、グラフコントラスト学習(gcl)の分野を生み出している。 しかし、gclメソッドが画像やテキストドメインの競合メソッドと同じ強固さをもたらすかどうかは、まだ疑問の余地がある。 本稿では,gclモデルのロバスト性を評価するための包括的ロバスト性評価プロトコルを提案する。 我々はこれらのモデルを,グラフ構造をターゲットとした適応的敵攻撃,特に回避シナリオに適用する。 実世界の多様なデータセットと攻撃戦略を用いてノードとグラフの分類タスクを評価する。 本研究は,GCL手法の堅牢性に関する知見を提供することを目標とし,今後の研究方向の道を開くことを期待する。

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