論文の概要: Electioneering the Network: Dynamic Multi-Step Adversarial Attacks for Community Canvassing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12399v1
- Date: Tue, 19 Mar 2024 03:14:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 15:31:57.857697
- Title: Electioneering the Network: Dynamic Multi-Step Adversarial Attacks for Community Canvassing
- Title（参考訳）: ネットワークの選考: コミュニティキャンバスのための動的マルチステップ・アタック
- Authors: Saurabh Sharma, Ambuj SIngh,
- Abstract要約: 我々は,ネットワーク上の動的プロセスとして,GNNに対する勾配に基づく攻撃を可能としたコミュニティキャンバスをモデル化する。
MBACC問題はNP-Hardであり,その対策として動的マルチステップ・コミュニティ・キャンバスリング(MAC)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.053989095162017
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The problem of online social network manipulation for community canvassing is of real concern in today's world. Motivated by the study of voter models, opinion and polarization dynamics on networks, we model community canvassing as a dynamic process over a network enabled via gradient-based attacks on GNNs. Existing attacks on GNNs are all single-step and do not account for the dynamic cascading nature of information diffusion in networks. We consider the realistic scenario where an adversary uses a GNN as a proxy to predict and manipulate voter preferences, especially uncertain voters. Gradient-based attacks on the GNN inform the adversary of strategic manipulations that can be made to proselytize targeted voters. In particular, we explore $\textit{minimum budget attacks for community canvassing}$ (MBACC). We show that the MBACC problem is NP-Hard and propose Dynamic Multi-Step Adversarial Community Canvassing (MAC) to address it. MAC makes dynamic local decisions based on the heuristic of low budget and high second-order influence to convert and perturb target voters. MAC is a dynamic multi-step attack that discovers low-budget and high-influence targets from which efficient cascading attacks can happen. We evaluate MAC against single-step baselines on the MBACC problem with multiple underlying networks and GNN models. Our experiments show the superiority of MAC which is able to discover efficient multi-hop attacks for adversarial community canvassing. Our code implementation and data is available at https://github.com/saurabhsharma1993/mac.
- Abstract（参考訳）: コミュニティキャンバス化のためのオンラインソーシャルネットワーク操作の問題は、今日の世界で本当に懸念されている。
ネットワーク上での投票モデル、意見、偏極のダイナミクスの研究により、GNNに対する勾配に基づく攻撃によって可能となるネットワーク上の動的なプロセスとして、コミュニティキャンバスをモデル化する。
既存のGNNに対する攻撃はすべてシングルステップであり、ネットワーク内の情報拡散の動的カスケードの性質を考慮していない。
敵がGNNを代理として利用して投票者の選好、特に不確実な有権者を予測・操作する現実的なシナリオを考察する。
GNNに対するグラディエントベースの攻撃は、ターゲットの有権者を散文化するための戦略的な操作を敵に通知する。
特に、$\textit{minimum budget attack for community canvassing}$ (MBACC)について調べる。
MBACC問題はNP-Hardであり,その対策として動的マルチステップ・コミュニティ・キャンバスリング(MAC)を提案する。
MACは低予算のヒューリスティックと高い第2次影響力に基づいて動的局所決定を行い、ターゲットの投票を変換し、摂動する。
MACは動的多段階攻撃であり、効率的なカスケード攻撃が起こるような低予算かつ高影響の標的を発見する。
複数の基盤ネットワークとGNNモデルを用いて,MBACC問題に基づく単一ステップベースラインに対するMACの評価を行った。
本実験は, 敵コミュニティキャンバスの効率的なマルチホップ攻撃を検出できるMACの優位性を示すものである。
コードの実装とデータはhttps://github.com/saurabhsharma 1993/mac.comで公開されています。
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