論文の概要: GAIM: Attacking Graph Neural Networks via Adversarial Influence Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10948v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 15:41:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 13:05:41.873779
• Title: GAIM: Attacking Graph Neural Networks via Adversarial Influence Maximization
• Title（参考訳）: GAIM:逆の影響最大化によるグラフニューラルネットワークの攻撃
• Authors: Xiaodong Yang, Xiaoting Li, Huiyuan Chen, Yiwei Cai,
• Abstract要約: 我々は,厳密なブラックボックス設定を考慮しつつ,ノードベースで行う統合逆攻撃手法を提案する。 提案手法では,対象ノードの選択と特徴摂動の構成を単一最適化問題に統一する。 ラベル指向攻撃に対応するため,本手法を拡張し,適用範囲を広げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.651079126612121
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies show that well-devised perturbations on graph structures or node features can mislead trained Graph Neural Network (GNN) models. However, these methods often overlook practical assumptions, over-rely on heuristics, or separate vital attack components. In response, we present GAIM, an integrated adversarial attack method conducted on a node feature basis while considering the strict black-box setting. Specifically, we define an adversarial influence function to theoretically assess the adversarial impact of node perturbations, thereby reframing the GNN attack problem into the adversarial influence maximization problem. In our approach, we unify the selection of the target node and the construction of feature perturbations into a single optimization problem, ensuring a unique and consistent feature perturbation for each target node. We leverage a surrogate model to transform this problem into a solvable linear programming task, streamlining the optimization process. Moreover, we extend our method to accommodate label-oriented attacks, broadening its applicability. Thorough evaluations on five benchmark datasets across three popular models underscore the effectiveness of our method in both untargeted and label-oriented targeted attacks. Through comprehensive analysis and ablation studies, we demonstrate the practical value and efficacy inherent to our design choices.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、グラフ構造やノード機能に関するよく検討された摂動が、トレーニングされたグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを誤って引き起こすことが示されている。 しかし、これらの手法は、しばしば実践的な仮定を見落とし、ヒューリスティックに過度に頼りすぎ、または別の重要な攻撃要素を見落としている。 そこで我々は,厳格なブラックボックス設定を考慮しつつ,ノード特徴量に基づく統合的敵攻撃手法であるGAIMを提案する。 具体的には,ノード摂動の対角的影響を理論的に評価する対角的影響関数を定義し,GNN攻撃問題を対角的影響最大化問題に再フレーミングする。 提案手法では,目的ノードの選択と特徴摂動の構成を単一最適化問題に統一し,目的ノード毎に一貫した特徴摂動を確保する。 我々は、サロゲートモデルを利用してこの問題を解決可能な線形プログラミングタスクに変換し、最適化プロセスを合理化します。 さらに,ラベル指向攻撃に対応する手法を拡張し,適用範囲を広げた。 3つの人気モデルを対象とした5つのベンチマークデータセットの詳細な評価は、未ターゲットとラベル指向のターゲットアタックの両方において、我々の手法の有効性を裏付けるものである。 包括的分析とアブレーション研究を通じて、設計選択に固有の実用的価値と有効性を示す。

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