論文の概要: Practicable Black-box Evasion Attacks on Link Prediction in Dynamic Graphs -- A Graph Sequential Embedding Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13134v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 17:53:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:59:49.687080
• Title: Practicable Black-box Evasion Attacks on Link Prediction in Dynamic Graphs -- A Graph Sequential Embedding Method
• Title（参考訳）: 動的グラフのリンク予測における実行可能ブラックボックスの侵入攻撃-グラフシークエンス埋め込み法
• Authors: Jiate Li, Meng Pang, Binghui Wang,
• Abstract要約: 動的グラフ(LPDG)におけるリンク予測は,Webサイトレコメンデーションやトラフィックフロー予測,組織研究など,現実世界のアプリケーションに広く適用されている。 そこで本研究では,対象のLPDGモデルに対する効果的な攻撃を,限られた数の相互作用と摂動で実現する,最初の実行可能なブラックボックス回避攻撃法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.957498511037485
• License:
• Abstract: Link prediction in dynamic graphs (LPDG) has been widely applied to real-world applications such as website recommendation, traffic flow prediction, organizational studies, etc. These models are usually kept local and secure, with only the interactive interface restrictively available to the public. Thus, the problem of the black-box evasion attack on the LPDG model, where model interactions and data perturbations are restricted, seems to be essential and meaningful in practice. In this paper, we propose the first practicable black-box evasion attack method that achieves effective attacks against the target LPDG model, within a limited amount of interactions and perturbations. To perform effective attacks under limited perturbations, we develop a graph sequential embedding model to find the desired state embedding of the dynamic graph sequences, under a deep reinforcement learning framework. To overcome the scarcity of interactions, we design a multi-environment training pipeline and train our agent for multiple instances, by sharing an aggregate interaction buffer. Finally, we evaluate our attack against three advanced LPDG models on three real-world graph datasets of different scales and compare its performance with related methods under the interaction and perturbation constraints. Experimental results show that our attack is both effective and practicable.
• Abstract（参考訳）: 動的グラフ(LPDG)におけるリンク予測は,Webサイトレコメンデーションやトラフィックフロー予測,組織研究など,現実世界のアプリケーションに広く適用されている。 これらのモデルは普通、ローカルでセキュアに保たれており、対話型インターフェースのみが一般公開されている。 したがって、モデル相互作用とデータ摂動が制限されているLPDGモデルに対するブラックボックス回避攻撃の問題は、実際に必要不可欠で有意義なものであるように思われる。 本稿では,対象のLPDGモデルに対する効果的な攻撃を,限られた数の相互作用と摂動で実現する,最初の実行可能なブラックボックス回避攻撃法を提案する。 限られた摂動下で効果的な攻撃を行うために,動的グラフ列の所望の状態埋め込みを求めるグラフシーケンシャル埋め込みモデルを,深層強化学習フレームワークの下で開発する。 相互作用の不足を克服するため,多環境学習パイプラインを設計し,集約的な相互作用バッファを共有することでエージェントを複数インスタンスにトレーニングする。 最後に、異なるスケールの3つの実世界のグラフデータセット上の3つの先進SPDGモデルに対する攻撃を評価し、その性能を相互作用と摂動制約の下で関連する方法と比較する。 実験結果から,我々の攻撃は効果的かつ実用的であることが示唆された。

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