論文の概要: Efficient Model-Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12295v4
• Date: Tue, 19 Nov 2024 20:37:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:10:24.374766
• Title: Efficient Model-Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 誘導型グラフニューラルネットワークに対する効率的なモデルステアリング攻撃
• Authors: Marcin Podhajski, Jan Dubiński, Franziska Boenisch, Adam Dziedzic, Agnieszka Pregowska, Tomasz P. Michalak,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造で組織された実世界のデータを処理するための強力なツールとして認識されている。 事前に定義されたグラフ構造に依存しないグラフ構造化データの処理を可能にするインダクティブGNNは、広範囲のアプリケーションにおいてますます重要になりつつある。 本稿では,誘導型GNNに対して教師なしモデルステアリング攻撃を行う新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.552065156611815
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are recognized as potent tools for processing real-world data organized in graph structures. Especially inductive GNNs, which allow for the processing of graph-structured data without relying on predefined graph structures, are becoming increasingly important in a wide range of applications. As such these networks become attractive targets for model-stealing attacks where an adversary seeks to replicate the functionality of the targeted network. Significant efforts have been devoted to developing model-stealing attacks that extract models trained on images and texts. However, little attention has been given to stealing GNNs trained on graph data. This paper identifies a new method of performing unsupervised model-stealing attacks against inductive GNNs, utilizing graph contrastive learning and spectral graph augmentations to efficiently extract information from the targeted model. The new type of attack is thoroughly evaluated on six datasets and the results show that our approach outperforms the current state-of-the-art by Shen et al. (2021). In particular, our attack surpasses the baseline across all benchmarks, attaining superior fidelity and downstream accuracy of the stolen model while necessitating fewer queries directed toward the target model.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造で組織された実世界のデータを処理するための強力なツールとして認識されている。 特に、事前に定義されたグラフ構造に依存しないグラフ構造化データの処理が可能なインダクティブGNNは、広範囲のアプリケーションにおいてますます重要になっている。 このようなネットワークは、敵が標的ネットワークの機能の複製を試みるモデルステアリング攻撃の魅力的なターゲットとなる。 画像やテキストで訓練されたモデルを抽出するモデルステアリング攻撃の開発に、重要な努力が注がれている。 しかし、グラフデータで訓練されたGNNを盗むことにはほとんど注意が払われていない。 本稿では, グラフコントラスト学習とスペクトルグラフ拡張を利用して, 対象モデルから効率的に情報を抽出し, 誘導型GNNに対する教師なしモデルステーリング攻撃を行う新しい手法を提案する。 新しいタイプの攻撃は6つのデータセットで徹底的に評価され、その結果、Shen et al (2021) による現在の最先端技術よりも優れた結果が得られた。 特に、我々の攻撃は全てのベンチマークでベースラインを超え、盗難モデルの忠実度と下流の精度が向上し、ターゲットモデルに向けられたクエリが少なくなる。

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