論文の概要: Exploiting Global Graph Homophily for Generalized Defense in Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03833v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 08:08:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 15:59:34.035666
• Title: Exploiting Global Graph Homophily for Generalized Defense in Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおける汎用ディフェンスのためのグローバルグラフホモフィリーの爆発
• Authors: Duanyu Li, Huijun Wu, Min Xie, Xugang Wu, Zhenwei Wu, Wenzhe Zhang,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルは、敵攻撃の影響を受けやすい。 そこで我々は,グラフの局所的ホモフィリーを防御としてではなく,グローバル性を高める,Talosという新しい防衛手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4866716181615467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural network (GNN) models play a pivotal role in numerous tasks involving graph-related data analysis. Despite their efficacy, similar to other deep learning models, GNNs are susceptible to adversarial attacks. Even minor perturbations in graph data can induce substantial alterations in model predictions. While existing research has explored various adversarial defense techniques for GNNs, the challenge of defending against adversarial attacks on real-world scale graph data remains largely unresolved. On one hand, methods reliant on graph purification and preprocessing tend to excessively emphasize local graph information, leading to sub-optimal defensive outcomes. On the other hand, approaches rooted in graph structure learning entail significant time overheads, rendering them impractical for large-scale graphs. In this paper, we propose a new defense method named Talos, which enhances the global, rather than local, homophily of graphs as a defense. Experiments show that the proposed approach notably outperforms state-of-the-art defense approaches, while imposing little computational overhead.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルは、グラフ関連データ分析を含む多くのタスクにおいて重要な役割を果たす。 他のディープラーニングモデルと同様、その効果にもかかわらず、GNNは敵の攻撃を受けやすい。 グラフデータの小さな摂動でさえ、モデルの予測にかなりの変化をもたらす可能性がある。 既存の研究では、GNNの様々な敵防衛技術について検討されているが、現実のグラフデータに対する敵の攻撃に対する防御の課題は未解決のままである。 一方、グラフの浄化と前処理に依存した手法は、局所的なグラフ情報を過度に強調し、準最適防御結果をもたらす傾向にある。 一方、グラフ構造学習に根ざしたアプローチは、大きな時間的オーバーヘッドを伴い、大規模グラフでは現実的ではない。 本稿では,グラフの局所的ホモフィリエを防御としてではなく,グローバル性を高める,Talosという新しい防衛手法を提案する。 実験の結果、提案手法は最先端の防御手法よりも優れており、計算オーバーヘッドは少ないことがわかった。

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