論文の概要: Explainability-Based Adversarial Attack on Graphs Through Edge Perturbation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17301v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 17:41:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-02 15:14:58.071577
• Title: Explainability-Based Adversarial Attack on Graphs Through Edge Perturbation
• Title（参考訳）: エッジ摂動によるグラフ上の説明可能性に基づく逆攻撃
• Authors: Dibaloke Chanda, Saba Heidari Gheshlaghi and Nasim Yahya Soltani
• Abstract要約: 本研究は,エッジ挿入と削除の両方を含むエッジ摂動によるテスト時間逆行攻撃の影響について検討する。 グラフ内の重要なノードを同定し,これらのノード間のエッジ摂動を行うための,説明可能性に基づく新しい手法を提案する。 結果は、異なるクラスのノード間のエッジの導入は、同じクラスのノード間のエッジを削除するよりも影響が大きいことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6385815610837167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the success of graph neural networks (GNNs) in various domains, they exhibit susceptibility to adversarial attacks. Understanding these vulnerabilities is crucial for developing robust and secure applications. In this paper, we investigate the impact of test time adversarial attacks through edge perturbations which involve both edge insertions and deletions. A novel explainability-based method is proposed to identify important nodes in the graph and perform edge perturbation between these nodes. The proposed method is tested for node classification with three different architectures and datasets. The results suggest that introducing edges between nodes of different classes has higher impact as compared to removing edges among nodes within the same class.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は様々な領域で成功しているが、敵攻撃に対する感受性を示す。 これらの脆弱性を理解することは、堅牢でセキュアなアプリケーションを開発する上で非常に重要です。 本稿では,エッジ挿入と削除の両方を含むエッジ摂動によるテスト時間対向攻撃の影響について検討する。 グラフ内の重要なノードを同定し,これらのノード間のエッジ摂動を行うための,説明可能性に基づく新しい手法を提案する。 提案手法は3つの異なるアーキテクチャとデータセットを用いてノード分類を行う。 その結果、異なるクラスのノード間のエッジの導入は、同じクラスのノード間のエッジを削除するよりも影響が大きいことが示唆された。

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