論文の概要: Rethinking Graph Backdoor Attacks: A Distribution-Preserving Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10757v3
- Date: Fri, 12 Jul 2024 02:21:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 04:37:57.324835
- Title: Rethinking Graph Backdoor Attacks: A Distribution-Preserving Perspective
- Title（参考訳）: グラフバックドア攻撃を再考する: 分散保存の観点から
- Authors: Zhiwei Zhang, Minhua Lin, Enyan Dai, Suhang Wang,
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。
バックドア攻撃は、トレーニンググラフ内のノードのセットにバックドアトリガとターゲットクラスラベルをアタッチすることで、グラフを汚染する。
本稿では,IDトリガによる無意味なグラフバックドア攻撃の新たな問題について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.35835060102069
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have shown remarkable performance in various tasks. However, recent works reveal that GNNs are vulnerable to backdoor attacks. Generally, backdoor attack poisons the graph by attaching backdoor triggers and the target class label to a set of nodes in the training graph. A GNN trained on the poisoned graph will then be misled to predict test nodes attached with trigger to the target class. Despite their effectiveness, our empirical analysis shows that triggers generated by existing methods tend to be out-of-distribution (OOD), which significantly differ from the clean data. Hence, these injected triggers can be easily detected and pruned with widely used outlier detection methods in real-world applications. Therefore, in this paper, we study a novel problem of unnoticeable graph backdoor attacks with in-distribution (ID) triggers. To generate ID triggers, we introduce an OOD detector in conjunction with an adversarial learning strategy to generate the attributes of the triggers within distribution. To ensure a high attack success rate with ID triggers, we introduce novel modules designed to enhance trigger memorization by the victim model trained on poisoned graph. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method in generating in distribution triggers that can by-pass various defense strategies while maintaining a high attack success rate.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。
しかし、最近の研究によると、GNNはバックドア攻撃に弱い。
一般的に、バックドア攻撃は、トレーニンググラフ内の一連のノードにバックドアトリガとターゲットクラスラベルをアタッチすることで、グラフを毒する。
有毒グラフでトレーニングされたGNNは、ターゲットクラスにトリガが付いたテストノードを予測するために誤解される。
その効果にもかかわらず、我々の経験的分析は、既存の方法によって生成されるトリガーは、クリーンデータと大きく異なる分布外(OOD)である傾向があることを示している。
したがって、これらのインジェクショントリガーは、現実世界のアプリケーションで広く使われている外れ値検出法で容易に検出および切断することができる。
そこで本稿では,IDトリガによる無意味なグラフバックドア攻撃の新たな問題について検討する。
我々は,IDトリガを生成するために,OOD検出器を逆学習戦略と組み合わせて導入し,分散中のトリガの属性を生成する。
IDトリガによる高い攻撃成功率を確保するため,有毒グラフで訓練した被害者モデルによるトリガ記憶の促進を目的とした新しいモジュールを提案する。
実世界のデータセットに対する大規模な実験は、高い攻撃成功率を維持しながら、様々な防衛戦略をバイパスできる分散トリガの生成において、提案手法の有効性を実証している。
関連論文リスト
- DMGNN: Detecting and Mitigating Backdoor Attacks in Graph Neural Networks [30.766013737094532]
我々は,DMGNNを,アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)およびイン・ディストリビューション(ID)グラフバックドア攻撃に対して提案する。
DMGNNは、偽説明に基づいてラベル遷移を予測することによって、隠されたIDとOODトリガを容易に識別できる。
DMGNNは最新技術(SOTA)防衛法をはるかに上回り、モデル性能のほとんど無視できる劣化を伴って攻撃成功率を5%に低下させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T01:08:03Z) - Robustness-Inspired Defense Against Backdoor Attacks on Graph Neural Networks [30.82433380830665]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は,ノード分類やグラフ分類といったタスクにおいて,有望な結果を達成している。
最近の研究で、GNNはバックドア攻撃に弱いことが判明し、実際の採用に重大な脅威をもたらしている。
本研究では,裏口検出にランダムなエッジドロップを用いることにより,汚染ノードとクリーンノードを効率的に識別できることを理論的に示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-14T08:46:26Z) - 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) - SEEP: Training Dynamics Grounds Latent Representation Search for Mitigating Backdoor Poisoning Attacks [53.28390057407576]
現代のNLPモデルは、様々なソースから引き出された公開データセットでしばしば訓練される。
データ中毒攻撃は、攻撃者が設計した方法でモデルの振る舞いを操作できる。
バックドア攻撃に伴うリスクを軽減するために、いくつかの戦略が提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-19T14:50:09Z) - Poisoning-based Backdoor Attacks for Arbitrary Target Label with Positive Triggers [8.15496105932744]
中毒ベースのバックドア攻撃は、ディープニューラルネットワーク(DNN)トレーニングのデータ準備段階における脆弱性を露呈する。
我々は,敵対的手法にインスパイアされた新たなトリガーの分類を開発し,Positive Triggers (PPT) を用いたマルチラベル・マルチペイロード型バックドアアタックを開発した。
汚いラベル設定とクリーンラベル設定の両方において、提案した攻撃が様々なデータセットの精度を犠牲にすることなく高い攻撃成功率を達成することを実証的に示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-09T06:45:11Z) - Securing GNNs: Explanation-Based Identification of Backdoored Training Graphs [13.93535590008316]
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。
本稿では,GNNにおけるバックドア攻撃を検出する新しい手法を提案する。
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T22:41:41Z) - Backdoor Attack with Sparse and Invisible Trigger [57.41876708712008]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、バックドア攻撃に対して脆弱である。
バックドアアタックは、訓練段階の脅威を脅かしている。
軽度で目に見えないバックドアアタック(SIBA)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-11T10:05:57Z) - Unnoticeable Backdoor Attacks on Graph Neural Networks [29.941951380348435]
特に、バックドアアタックは、トレーニンググラフ内の一連のノードにトリガーとターゲットクラスラベルをアタッチすることで、グラフを毒する。
本稿では,攻撃予算が制限されたグラフバックドア攻撃の新たな問題について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-11T01:50:58Z) - Resisting Graph Adversarial Attack via Cooperative Homophilous
Augmentation [60.50994154879244]
最近の研究では、グラフニューラルネットワークは弱く、小さな摂動によって簡単に騙されることが示されている。
本研究では,グラフインジェクションアタック(Graph Injection Attack)という,新興だが重要な攻撃に焦点を当てる。
本稿では,グラフデータとモデルの協調的同好性増強によるGIAに対する汎用防衛フレームワークCHAGNNを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-15T11:44:31Z) - Hidden Backdoor Attack against Semantic Segmentation Models [60.0327238844584]
Emphbackdoor攻撃は、深層ニューラルネットワーク(DNN)に隠れたバックドアを埋め込み、トレーニングデータに毒を盛ることを目的としている。
我々は,対象ラベルを画像レベルではなくオブジェクトレベルから扱う,新たな攻撃パラダイムであるemphfine-fine-grained attackを提案する。
実験により、提案手法はわずかなトレーニングデータだけを毒殺することでセマンティックセグメンテーションモデルを攻撃することに成功した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-06T05:50:29Z) - Graph Backdoor [53.70971502299977]
GTAはグラフニューラルネットワーク(GNN)に対する最初のバックドア攻撃である。
GTAは、トポロジカル構造と記述的特徴の両方を含む特定の部分グラフとしてトリガーを定義する。
トランスダクティブ(ノード分類など)とインダクティブ(グラフ分類など)の両方のタスクに対してインスタンス化することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-21T19:45:30Z)
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。