論文の概要: Countering adversarial perturbations in graphs using error correcting codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14245v2
• Date: Wed, 11 Sep 2024 12:51:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 20:48:06.463573
• Title: Countering adversarial perturbations in graphs using error correcting codes
• Title（参考訳）: 誤り訂正符号を用いたグラフの逆摂動のカウンタリング
• Authors: Saif Eddin Jabari,
• Abstract要約: 逆の摂動は、送信機と受信機の間のグラフの送信中に起こる。 本研究は,送信側が指定した雑音と受信側の多数決による繰り返し符号化方式を探索し,グラフの構造を整理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.553245365626645
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of a graph subjected to adversarial perturbations, such as those arising from cyber-attacks, where edges are covertly added or removed. The adversarial perturbations occur during the transmission of the graph between a sender and a receiver. To counteract potential perturbations, this study explores a repetition coding scheme with sender-assigned noise and majority voting on the receiver's end to rectify the graph's structure. The approach operates without prior knowledge of the attack's characteristics. We analytically derive a bound on the number of repetitions needed to satisfy probabilistic constraints on the quality of the reconstructed graph. The method can accurately and effectively decode Erd\H{o}s-R\'{e}nyi graphs that were subjected to non-random edge removal, namely, those connected to vertices with the highest eigenvector centrality, in addition to random addition and removal of edges by the attacker. The method is also effective against attacks on large scale-free graphs generated using the Barab\'{a}si-Albert model but require a larger number of repetitions than needed to correct Erd\H{o}s-R\'{e}nyi graphs.
• Abstract（参考訳）: サイバー攻撃によって生じたような敵の摂動を受けるグラフの問題は、エッジを隠蔽的に付加したり、取り除いたりすることを考える。 逆の摂動は、送信者と受信者の間のグラフの伝送中に発生する。 潜在的な摂動に対処するため,本研究では,送信側が指定した雑音と受信側の多数決による繰り返し符号化方式を探索し,グラフの構造を是正する。 このアプローチは、攻撃の特性を事前に知ることなく動作する。 我々は、再構成されたグラフの品質に関する確率的制約を満たすために必要な反復数に限定して解析的に導出する。 この方法は、非ランダムなエッジ除去の対象であるErd\H{o}s-R\'{e}nyiグラフ、すなわち、攻撃者によるエッジのランダムな加算と除去に加えて、最高固有ベクトル中心性を持つ頂点に接続されたグラフを正確かつ効果的に復号することができる。 この方法は、Barab\'{a}si-Albertモデルを用いて生成される大規模な自由グラフに対する攻撃にも有効であるが、Erd\H{o}s-R\'{e}nyi グラフの修正に必要な回数よりも多くの繰り返しを必要とする。

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