論文の概要: Top K Enhanced Reinforcement Learning Attacks on Heterogeneous Graph Node Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01964v1
• Date: Sun, 4 Aug 2024 08:44:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 17:41:24.163088
• Title: Top K Enhanced Reinforcement Learning Attacks on Heterogeneous Graph Node Classification
• Title（参考訳）: 非均一グラフノード分類におけるTop K強化強化学習攻撃
• Authors: Honglin Gao, Gaoxi Xiao,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフベースのデータに対する例外的なパフォーマンスのため、かなりの関心を集めている。 それらの堅牢性、特に異種グラフ上では、特に敵攻撃に対する探索が過小評価されている。 本稿では,ヘテロKRLAttackを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4943280454145231
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have attracted substantial interest due to their exceptional performance on graph-based data. However, their robustness, especially on heterogeneous graphs, remains underexplored, particularly against adversarial attacks. This paper proposes HeteroKRLAttack, a targeted evasion black-box attack method for heterogeneous graphs. By integrating reinforcement learning with a Top-K algorithm to reduce the action space, our method efficiently identifies effective attack strategies to disrupt node classification tasks. We validate the effectiveness of HeteroKRLAttack through experiments on multiple heterogeneous graph datasets, showing significant reductions in classification accuracy compared to baseline methods. An ablation study underscores the critical role of the Top-K algorithm in enhancing attack performance. Our findings highlight potential vulnerabilities in current models and provide guidance for future defense strategies against adversarial attacks on heterogeneous graphs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフベースのデータに対する例外的なパフォーマンスのため、かなりの関心を集めている。 しかし、その頑健性、特に異種グラフ上では、特に敵対的攻撃に対する探索が過小評価されている。 本稿では,ヘテロKRLAttackを提案する。 提案手法は,強化学習とTop-Kアルゴリズムを組み合わせることで,ノード分類タスクを妨害する効果的な攻撃戦略を効果的に同定する。 ヘテロKRLAttackの有効性を複数の異種グラフデータセットの実験により検証し,ベースライン法と比較して分類精度を著しく低下させることを示した。 アブレーション研究は、Top-Kアルゴリズムの攻撃性能向上における重要な役割を浮き彫りにしている。 本研究は、現在のモデルにおける潜在的な脆弱性を明らかにし、異種グラフに対する敵攻撃に対する将来の防衛戦略のガイダンスを提供する。

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