論文の概要: Disttack: Graph Adversarial Attacks Toward Distributed GNN Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06247v1
• Date: Fri, 10 May 2024 05:09:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 16:37:41.753108
• Title: Disttack: Graph Adversarial Attacks Toward Distributed GNN Training
• Title（参考訳）: Disttack: 分散GNNトレーニングに対するグラフ対抗攻撃
• Authors: Yuxiang Zhang, Xin Liu, Meng Wu, Wei Yan, Mingyu Yan, Xiaochun Ye, Dongrui Fan,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ学習の強力なモデルとして登場した。 分散GNNトレーニングのための最初の敵攻撃フレームワークであるDisttackを紹介する。 Disttackはモデル精度を2.75$times$で、平均17.33$times$で高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.487718294296442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as potent models for graph learning. Distributing the training process across multiple computing nodes is the most promising solution to address the challenges of ever-growing real-world graphs. However, current adversarial attack methods on GNNs neglect the characteristics and applications of the distributed scenario, leading to suboptimal performance and inefficiency in attacking distributed GNN training. In this study, we introduce Disttack, the first framework of adversarial attacks for distributed GNN training that leverages the characteristics of frequent gradient updates in a distributed system. Specifically, Disttack corrupts distributed GNN training by injecting adversarial attacks into one single computing node. The attacked subgraphs are precisely perturbed to induce an abnormal gradient ascent in backpropagation, disrupting gradient synchronization between computing nodes and thus leading to a significant performance decline of the trained GNN. We evaluate Disttack on four large real-world graphs by attacking five widely adopted GNNs. Compared with the state-of-the-art attack method, experimental results demonstrate that Disttack amplifies the model accuracy degradation by 2.75$\times$ and achieves speedup by 17.33$\times$ on average while maintaining unnoticeability.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ学習の強力なモデルとして登場した。 複数のコンピューティングノードにまたがるトレーニングプロセスの配布は、成長を続ける現実世界のグラフの課題に対処するための最も有望なソリューションである。 しかし、現在のGNNの敵攻撃手法は、分散シナリオの特性と応用を無視し、分散GNN訓練の攻撃における最適性能と非効率性をもたらす。 本研究では,分散GNNトレーニングにおける最初の逆攻撃フレームワークであるDisttackを紹介し,分散システムにおける頻繁な勾配更新の特性を活用する。 具体的には、Disttackは1つのコンピューティングノードに敵攻撃を注入することで、分散GNNトレーニングを破損させる。 攻撃されたサブグラフは正確に摂動され、バックプロパゲーションの異常な勾配上昇を誘発し、演算ノード間の勾配同期を妨害し、訓練されたGNNの性能が著しく低下する。 広範に採用されている5つのGNNを攻撃し、4つの大きな実世界のグラフ上でDisttackを評価する。 現状の攻撃法と比較すると、Disttackはモデルの精度を2.75$\times$で向上し、無意味性を維持しながら平均17.33$\times$で高速化することを示した。

関連論文リスト

• Graph Transductive Defense: a Two-Stage Defense for Graph Membership Inference Attacks [50.19590901147213]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまな現実世界のアプリケーションにおいて、強力なグラフ学習機能を提供する。 GNNは、メンバーシップ推論攻撃(MIA)を含む敵攻撃に対して脆弱である 本稿では,グラフトランスダクティブ学習特性に合わせて,グラフトランスダクティブ・ディフェンス(GTD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T06:36:37Z)
• Online GNN Evaluation Under Test-time Graph Distribution Shifts [92.4376834462224]
  オンラインGNN評価という新たな研究課題は、よく訓練されたGNNが現実世界の未ラベルグラフに一般化する能力について、貴重な洞察を提供することを目的としている。 我々は、よく訓練されたGNNモデルのテスト時間一般化誤差を推定するために、LeBeDと呼ばれる効果的な学習行動不一致スコアを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T01:28:08Z)
• Learning to Reweight for Graph Neural Network [63.978102332612906]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフタスクに対して有望な結果を示す。 既存のGNNの一般化能力は、テストとトレーニンググラフデータの間に分散シフトが存在する場合に低下する。 本稿では,分布外一般化能力を大幅に向上させる非線形グラフデコリレーション法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T12:25:10Z)
• Distributed Graph Neural Network Training: A Survey [51.77035975191926]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフに基づいてトレーニングされたディープラーニングモデルの一種で、さまざまな領域にうまく適用されている。 GNNの有効性にもかかわらず、GNNが大規模グラフに効率的にスケールすることは依然として困難である。 治療法として、分散コンピューティングは大規模GNNをトレーニングするための有望なソリューションとなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T01:57:00Z)
• Transferable Graph Backdoor Attack [13.110473828583725]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのグラフマイニングタスクで大きな成功を収めています。 GNNは、グラフ構造とノードの特徴の両方において、目立たない摂動に対して脆弱である。 本稿では,TRAP攻撃,Transferable GRAPhバックドア攻撃について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-21T06:25:37Z)
• Distributed Graph Neural Network Training with Periodic Historical Embedding Synchronization [9.503080586294406]
  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、レコメンダシステム、ナレッジグラフなどの様々なアプリケーションで広く使われている。 従来のサンプリングベースの手法は、エッジとノードをドロップすることでGNNを加速し、グラフの整合性とモデル性能を損なう。 本稿では,新しい分散GNNトレーニングフレームワークであるDIstributed Graph Embedding SynchronizaTion (DIGEST)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T18:44:53Z)
• CAP: Co-Adversarial Perturbation on Weights and Features for Improving Generalization of Graph Neural Networks [59.692017490560275]
  敵の訓練は、敵の攻撃に対するモデルの堅牢性を改善するために広く実証されてきた。 グラフ解析問題におけるGNNの一般化能力をどのように改善するかは、まだ不明である。 我々は、重みと特徴量の観点から共振器摂動(CAP)最適化問題を構築し、重みと特徴の損失を交互に平らにする交互対振器摂動アルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T02:28:13Z)
• Shift-Robust GNNs: Overcoming the Limitations of Localized Graph Training data [52.771780951404565]
  Shift-Robust GNN (SR-GNN) は、バイアス付きトレーニングデータとグラフの真の推論分布の分布差を考慮に入れた設計である。 SR-GNNが他のGNNベースラインを精度良く上回り、バイアス付きトレーニングデータから生じる負の効果の少なくとも40%を排除していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-02T18:00:38Z)
• TDGIA:Effective Injection Attacks on Graph Neural Networks [21.254710171416374]
  グラフインジェクションアタック(GIA)における最近導入された現実的な攻撃シナリオについて検討する。 GIAのシナリオでは、敵は既存のリンク構造や入力グラフのノード属性を変更することができない。 本稿では,GIA設定下でのGNNのトポロジ的脆弱性の解析を行い,効果的なインジェクション攻撃のためのトポロジカルデフェクティブグラフインジェクション攻撃(TDGIA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-12T01:53:25Z)

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。