Fugu-MT 論文翻訳(概要): Backdoor Graph Condensation

論文の概要: Backdoor Graph Condensation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11025v2
Date: Wed, 17 Jul 2024 02:50:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-18 21:28:12.174965
Title: Backdoor Graph Condensation
Title（参考訳）: バックドアグラフ凝縮
Authors: Jiahao Wu, Ning Lu, Zeiyu Dai, Wenqi Fan, Shengcai Liu, Qing Li, Ke Tang,
Abstract要約: 我々はBGCと呼ばれるグラフ凝縮に対する最初のバックドア攻撃を考案した。 BGCは高い攻撃成功率(1.0に近づいた)と優れたモデルユーティリティをすべてのケースで達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.10509445856433
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently, graph condensation has emerged as a prevalent technique to improve the training efficiency for graph neural networks (GNNs). It condenses a large graph into a small one such that a GNN trained on this small synthetic graph can achieve comparable performance to a GNN trained on a large graph. However, while existing graph condensation studies mainly focus on the best trade-off between graph size and the GNNs' performance (model utility), the security issues of graph condensation have not been studied. To bridge this research gap, we propose the task of backdoor graph condensation. While graph backdoor attacks have been extensively explored, applying existing graph backdoor methods for graph condensation is not practical since they can undermine the model utility and yield low attack success rate. To alleviate these issues, we introduce two primary objectives for backdoor attacks against graph condensation: 1) the injection of triggers cannot affect the quality of condensed graphs, maintaining the utility of GNNs trained on them; and 2) the effectiveness of triggers should be preserved throughout the condensation process, achieving high attack success rate. To pursue the objectives, we devise the first backdoor attack against graph condensation, denoted as BGC. Specifically, we inject triggers during condensation and iteratively update the triggers to ensure effective attacks. Further, we propose a poisoned node selection module to minimize the influence of triggers on condensed graphs' quality. The extensive experiments demonstrate the effectiveness of our attack. BGC achieves a high attack success rate (close to 1.0) and good model utility in all cases. Furthermore, the results demonstrate our method's resilience against multiple defense methods. Finally, we conduct comprehensive studies to analyze the factors that influence the attack performance.
Abstract（参考訳）: 近年,グラフニューラルネットワーク(GNN)のトレーニング効率を向上させるために,グラフ凝縮が主流となっている。これは、大きなグラフを、この小さな合成グラフで訓練されたGNNが、大きなグラフで訓練されたGNNに匹敵する性能を達成できるような、小さなグラフに凝縮する。しかし、既存のグラフ凝縮の研究は主にグラフサイズとGNNの性能(モデルユーティリティ)の最良のトレードオフに焦点を当てているが、グラフ凝縮のセキュリティ問題は研究されていない。この研究ギャップを埋めるために,バックドアグラフ凝縮の課題を提案する。グラフバックドア攻撃は広く研究されているが、グラフ凝縮に既存のグラフバックドア手法を適用することは実用的ではない。これらの問題を緩和するために、グラフ凝縮に対するバックドアアタックの2つの主要な目的を紹介します。 1)トリガーの注入は凝縮グラフの品質に影響を与えず、その上で訓練されたGNNの実用性を維持する。 2) トリガーの有効性は, 凝縮過程を通じて維持され, 高い攻撃成功率を達成できる。目的を追求するため,BGCと呼ばれるグラフ凝縮に対する最初のバックドア攻撃を考案した。具体的には、凝縮中にトリガーを注入し、効果的な攻撃を保証するためにトリガーを反復的に更新する。さらに, トリガが凝縮グラフの品質に与える影響を最小限に抑えるために, 有毒ノード選択モジュールを提案する。大規模な実験は、我々の攻撃の有効性を実証している。 BGCは高い攻撃成功率(1.0に近づいた)と優れたモデルユーティリティをすべてのケースで達成する。さらに, 本手法の複数の防御方法に対するレジリエンスを実証した。最後に,攻撃性能に影響を与える要因を総合的に分析する。

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