論文の概要: Identifying Backdoored Graphs in Graph Neural Network Training: An Explanation-Based Approach with Novel Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18136v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 06:21:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:18:25.398296
• Title: Identifying Backdoored Graphs in Graph Neural Network Training: An Explanation-Based Approach with Novel Metrics
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークトレーニングにおけるバックドアグラフの同定:新しいメトリクスを用いた説明に基づくアプローチ
• Authors: Jane Downer, Ren Wang, Binghui Wang,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのドメインで人気を集めているが、バックドア攻撃に弱い。 グラフレベルの説明を創造的に活用する新しい検出法を考案した。 提案手法は, バックドア攻撃に対するGNNの安全性向上に寄与し, 高い検出性能を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.93535590008316
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have gained popularity in numerous domains, yet they are vulnerable to backdoor attacks that can compromise their performance and ethical application. The detection of these attacks is crucial for maintaining the reliability and security of GNN classification tasks, but effective detection techniques are lacking. Recognizing the challenge in detecting such intrusions, we devised a novel detection method that creatively leverages graph-level explanations. By extracting and transforming secondary outputs from GNN explanation mechanisms, we developed seven innovative metrics for effective detection of backdoor attacks on GNNs. Additionally, we develop an adaptive attack to rigorously evaluate our approach. We test our method on multiple benchmark datasets and examine its efficacy against various attack models. Our results show that our method can achieve high detection performance, marking a significant advancement in safeguarding GNNs against backdoor attacks.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、多くのドメインで人気を集めているが、パフォーマンスと倫理的応用を損なう可能性のあるバックドア攻撃に弱い。 これらの攻撃の検出は、GNN分類タスクの信頼性と安全性を維持するために重要であるが、効果的な検出技術は欠如している。 このような侵入を検知する上での課題を認識し,グラフレベルの説明を創造的に活用する新たな検出手法を考案した。 GNNの説明機構から二次出力を抽出・変換することにより,GNNに対するバックドア攻撃を効果的に検出するための7つの革新的な指標を開発した。 さらに,我々のアプローチを厳格に評価するための適応攻撃を開発した。 提案手法を複数のベンチマークデータセットで検証し, 各種攻撃モデルに対して有効性を検討した。 提案手法は, バックドア攻撃に対するGNNの安全性向上に寄与し, 高い検出性能を達成できることが示唆された。

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