論文の概要: Robustness-Inspired Defense Against Backdoor Attacks on Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09836v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 08:46:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 14:34:29.384176
• Title: Robustness-Inspired Defense Against Backdoor Attacks on 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バックドア攻撃に対するロバスト性にインスパイアされた防御
• Authors: Zhiwei Zhang, Minhua Lin, Junjie Xu, Zongyu Wu, Enyan Dai, Suhang Wang,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.82433380830665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have achieved promising results in tasks such as node classification and graph classification. However, recent studies reveal that GNNs are vulnerable to backdoor attacks, posing a significant threat to their real-world adoption. Despite initial efforts to defend against specific graph backdoor attacks, there is no work on defending against various types of backdoor attacks where generated triggers have different properties. Hence, we first empirically verify that prediction variance under edge dropping is a crucial indicator for identifying poisoned nodes. With this observation, we propose using random edge dropping to detect backdoors and theoretically show that it can efficiently distinguish poisoned nodes from clean ones. Furthermore, we introduce a novel robust training strategy to efficiently counteract the impact of the triggers. Extensive experiments on real-world datasets show that our framework can effectively identify poisoned nodes, significantly degrade the attack success rate, and maintain clean accuracy when defending against various types of graph backdoor attacks with different properties.
• Abstract（参考訳）: 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。 しかし、最近の研究では、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。 特定のグラフバックドア攻撃に対する防御の最初の取り組みにもかかわらず、生成されたトリガが異なる特性を持つさまざまな種類のバックドア攻撃に対する防御作業は行われていない。 したがって, エッジダウン下での予測分散が有毒ノードの同定に重要な指標であることを実証的に検証した。 そこで本研究では,裏口検出にランダム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果的に識別できることを理論的に示す。 さらに,トリガの影響を効果的に防止するための,新しい堅牢なトレーニング戦略を導入する。 実世界のデータセットに対する大規模な実験により、我々のフレームワークは、有毒なノードを効果的に識別し、攻撃成功率を著しく低下させ、異なる特性を持つ様々な種類のグラフバックドア攻撃に対する防御において、クリーンな精度を維持することができることが示された。

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