論文の概要: E-SAGE: Explainability-based Defense Against Backdoor Attacks on Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10655v1
• Date: Sat, 15 Jun 2024 14:50:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 23:23:59.280663
• Title: E-SAGE: Explainability-based Defense Against Backdoor Attacks on Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: E-SAGE: グラフニューラルネットワーク上でのバックドア攻撃に対する説明可能性に基づく防御
• Authors: Dingqiang Yuan, Xiaohua Xu, Lei Yu, Tongchang Han, Rongchang Li, Meng Han,
• Abstract要約: 本稿では,説明可能性に基づくGNNバックドア攻撃の防御手法であるE-SAGEを提案する。 E-SAGEは、エッジスコアに基づいて、グラフ上に反復的なエッジプルーニング処理を適応的に適用する。 本研究では,E-SAGEが攻撃環境における最先端のグラフバックドア攻撃に対して有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.065220952144543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have recently been widely adopted in multiple domains. Yet, they are notably vulnerable to adversarial and backdoor attacks. In particular, backdoor attacks based on subgraph insertion have been shown to be effective in graph classification tasks while being stealthy, successfully circumventing various existing defense methods. In this paper, we propose E-SAGE, a novel approach to defending GNN backdoor attacks based on explainability. We find that the malicious edges and benign edges have significant differences in the importance scores for explainability evaluation. Accordingly, E-SAGE adaptively applies an iterative edge pruning process on the graph based on the edge scores. Through extensive experiments, we demonstrate the effectiveness of E-SAGE against state-of-the-art graph backdoor attacks in different attack settings. In addition, we investigate the effectiveness of E-SAGE against adversarial attacks.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、最近、複数のドメインで広く採用されている。 しかし、敵の攻撃やバックドア攻撃には特に脆弱である。 特に、サブグラフ挿入に基づくバックドア攻撃は、ステルス性を持ちながらグラフ分類作業に有効であることが示され、既存の防御手法の回避に成功している。 本稿では,説明可能性に基づくGNNバックドア攻撃の防御手法であるE-SAGEを提案する。 その結果、悪意のあるエッジと良性エッジは、説明可能性評価において重要なスコアに有意な差があることが判明した。 従って、E-SAGEは、エッジスコアに基づいて、グラフに反復的エッジプルーニング処理を適応的に適用する。 本研究では,E-SAGEのバックドア攻撃に対する有効性を示す。 また,敵攻撃に対するE-SAGEの有効性についても検討した。

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