Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explainable Graph Neural Networks Under Fire

論文の概要: Explainable Graph Neural Networks Under Fire

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06417v2
Date: Fri, 18 Oct 2024 05:03:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-21 14:23:00.961306
Title: Explainable Graph Neural Networks Under Fire
Title（参考訳）: 火の下の説明可能なグラフニューラルネットワーク
Authors: Zhong Li, Simon Geisler, Yuhang Wang, Stephan Günnemann, Matthijs van Leeuwen,
Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は通常、複雑な計算挙動とグラフの抽象的性質のために解釈性に欠ける。ほとんどのGNN説明法は、ポストホックな方法で動作し、重要なエッジと/またはノードの小さなサブセットの形で説明を提供する。本稿では,これらの説明が信頼できないことを実証する。GNNの一般的な説明手法は,敵対的摂動に強い影響を受けやすいことが判明した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 69.15708723429307
License:
Abstract: Predictions made by graph neural networks (GNNs) usually lack interpretability due to their complex computational behavior and the abstract nature of graphs. In an attempt to tackle this, many GNN explanation methods have emerged. Their goal is to explain a model's predictions and thereby obtain trust when GNN models are deployed in decision critical applications. Most GNN explanation methods work in a post-hoc manner and provide explanations in the form of a small subset of important edges and/or nodes. In this paper we demonstrate that these explanations can unfortunately not be trusted, as common GNN explanation methods turn out to be highly susceptible to adversarial perturbations. That is, even small perturbations of the original graph structure that preserve the model's predictions may yield drastically different explanations. This calls into question the trustworthiness and practical utility of post-hoc explanation methods for GNNs. To be able to attack GNN explanation models, we devise a novel attack method dubbed \textit{GXAttack}, the first \textit{optimization-based} adversarial white-box attack method for post-hoc GNN explanations under such settings. Due to the devastating effectiveness of our attack, we call for an adversarial evaluation of future GNN explainers to demonstrate their robustness. For reproducibility, our code is available via GitHub.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)による予測は、その複雑な計算挙動とグラフの抽象的性質のために解釈性に欠ける。これを解決するために、多くのGNN説明手法が登場した。彼らの目標は、モデルの予測を説明し、GNNモデルが決定クリティカルなアプリケーションにデプロイされたときに信頼を得ることである。ほとんどのGNN説明法は、ポストホックな方法で動作し、重要なエッジと/またはノードの小さなサブセットの形で説明を提供する。本稿では、GNNの一般的な説明手法が、敵の摂動に強い影響を受けやすいことが判明したため、これらの説明は残念ながら信用できないことを実証する。つまり、モデルの予測を保存する元のグラフ構造の小さな摂動でさえ、劇的に異なる説明をもたらす可能性がある。これは、GNNのポストホックな説明手法の信頼性と実用性に疑問を投げかけるものである。 GNN説明モデルに対する攻撃を可能にするために、このような設定下でのポストホックなGNN説明に対する最初のtextit{GXAttack} 攻撃法である \textit{GXAttack} を考案した。攻撃の破壊的効果のため,今後のGNN解説者の敵意評価を要請し,その堅牢性を実証する。再現性のために、私たちのコードはGitHubから入手可能です。

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