論文の概要: Query-Based and Unnoticeable Graph Injection Attack from Neighborhood Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01936v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 02:11:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:00:03.305216
• Title: Query-Based and Unnoticeable Graph Injection Attack from Neighborhood Perspective
• Title（参考訳）: 周辺から見た問合せに基づく無意味グラフインジェクション攻撃
• Authors: Chang Liu, Hai Huang, Yujie Xing, Xingquan Zuo,
• Abstract要約: QUGIAはクエリベースの無意味グラフインジェクションアタックである。 被害者ノード接続に基づいてエッジを選択し、ベイズフレームワークを使用してノード機能を生成することで、ノードを注入する。 これにより、インジェクションされたノードが元のグラフノードと似ており、暗黙的にホモフィリを保ち、攻撃をより目立たないものにすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.29403129046676
• License:
• Abstract: The robustness of Graph Neural Networks (GNNs) has become an increasingly important topic due to their expanding range of applications. Various attack methods have been proposed to explore the vulnerabilities of GNNs, ranging from Graph Modification Attacks (GMA) to the more practical and flexible Graph Injection Attacks (GIA). However, existing methods face two key challenges: (i) their reliance on surrogate models, which often leads to reduced attack effectiveness due to structural differences and prior biases, and (ii) existing GIA methods often sacrifice attack success rates in undefended settings to bypass certain defense models, thereby limiting their overall effectiveness. To overcome these limitations, we propose QUGIA, a Query-based and Unnoticeable Graph Injection Attack. QUGIA injects nodes by first selecting edges based on victim node connections and then generating node features using a Bayesian framework. This ensures that the injected nodes are similar to the original graph nodes, implicitly preserving homophily and making the attack more unnoticeable. Unlike previous methods, QUGIA does not rely on surrogate models, thereby avoiding performance degradation and achieving better generalization. Extensive experiments on six real-world datasets with diverse characteristics demonstrate that QUGIA achieves unnoticeable attacks and outperforms state-of-the-art attackers. The code will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)の堅牢性は、アプリケーションの範囲が拡大するにつれ、ますます重要になってきています。 グラフ修正攻撃(GMA)から、より実用的で柔軟なグラフインジェクション攻撃(GIA)まで、GNNの脆弱性を探るための様々な攻撃方法が提案されている。 しかし、既存の手法は2つの大きな課題に直面している。 (i)サロゲートモデルに依存しており、構造的差異や事前バイアスにより攻撃効果が低下することも多い。 (II)既存のGIA手法は、特定の防衛モデルを回避し、全体的な効果を抑えるために、防御されていない環境での攻撃成功率を犠牲にすることが多い。 これらの制限を克服するために、クエリベースで無意味なグラフインジェクションアタックであるQUGIAを提案する。 QUGIAは、まず被害者ノード接続に基づいてエッジを選択し、次にベイズフレームワークを使用してノード機能を生成することでノードを注入する。 これにより、インジェクションされたノードが元のグラフノードと似ており、暗黙的にホモフィリを保ち、攻撃をより目立たないものにすることができる。 従来の方法とは異なり、QUGIAはサロゲートモデルに頼らず、性能劣化を回避し、より良い一般化を実現する。 様々な特徴を持つ6つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、QUGIAが目立たない攻撃を達成し、最先端の攻撃者より優れていることを示している。 コードは受理時にリリースされます。

関連論文リスト

• HGAttack: Transferable Heterogeneous Graph Adversarial Attack [63.35560741500611]
  ヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(HGNN)は、Webやeコマースなどの分野でのパフォーマンスでますます認識されている。 本稿ではヘテロジニアスグラフに対する最初の専用グレーボックス回避手法であるHGAttackを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T12:47:13Z)
• Everything Perturbed All at Once: Enabling Differentiable Graph Attacks [61.61327182050706]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は敵の攻撃に弱いことが示されている。 本稿では,DGA(Dariable Graph Attack)と呼ばれる新しい攻撃手法を提案し,効果的な攻撃を効率的に生成する。 最先端と比較して、DGAは6倍のトレーニング時間と11倍のGPUメモリフットプリントでほぼ同等の攻撃性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T20:14:42Z)
• Single Node Injection Label Specificity Attack on Graph Neural Networks via Reinforcement Learning [8.666702832094874]
  ブラックボックス回避設定においてターゲットノードを操作するために、単一の悪意あるノードを注入する勾配のない一般化可能な逆問題を提案する。 被害者モデルを直接クエリすることで、G$2$-SNIAは探索からパターンを学び、極めて限られた攻撃予算で多様な攻撃目標を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T15:10:41Z)
• Let Graph be the Go Board: Gradient-free Node Injection Attack for Graph Neural Networks via Reinforcement Learning [37.4570186471298]
  そこで我々は,ブラックボックスノードインジェクション攻撃の問題を,潜在的に誤解を招くサロゲートモデルをトレーニングすることなく検討した。 被害者のモデルを直接クエリすることで、G2A2Cは極めて限られた攻撃予算で非常に悪意のあるノードを注入することを学ぶ。 提案したG2A2Cは,既存の攻撃者よりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-19T19:37:22Z)
• Resisting Graph Adversarial Attack via Cooperative Homophilous Augmentation [60.50994154879244]
  最近の研究では、グラフニューラルネットワークは弱く、小さな摂動によって簡単に騙されることが示されている。 本研究では,グラフインジェクションアタック(Graph Injection Attack)という,新興だが重要な攻撃に焦点を当てる。 本稿では,グラフデータとモデルの協調的同好性増強によるGIAに対する汎用防衛フレームワークCHAGNNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T11:44:31Z)
• Adversarial Camouflage for Node Injection Attack on Graphs [64.5888846198005]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)に対するノードインジェクション攻撃は、GNNのパフォーマンスを高い攻撃成功率で低下させる能力のため、近年注目を集めている。 本研究は,これらの攻撃が現実的なシナリオでしばしば失敗することを示す。 これを解決するため,我々はカモフラージュノードインジェクション攻撃(camouflage node Injection attack)に取り組んだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-03T02:48:23Z)
• Black-box Node Injection Attack for Graph Neural Networks [29.88729779937473]
  被害者のGNNモデルを回避するためにノードを注入する可能性について検討する。 具体的には,グラフ強化学習フレームワークGA2Cを提案する。 本稿では,既存の最先端手法よりもGA2Cの方が優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-18T19:17:43Z)
• Discriminator-Free Generative Adversarial Attack [87.71852388383242]
  生成的ベースの敵攻撃は、この制限を取り除くことができる。 ASymmetric Saliency-based Auto-Encoder (SSAE) は摂動を生成する。 SSAEが生成した敵の例は、広く使われているモデルを崩壊させるだけでなく、優れた視覚的品質を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-20T01:55:21Z)
• BinarizedAttack: Structural Poisoning Attacks to Graph-based Anomaly Detection [20.666171188140503]
  グラフに基づく異常検出(GAD)は,グラフの強力な表現能力によって普及しつつある。 皮肉なことに、これらのGADツールは、データ間の関係を活用できるというユニークな利点のために、新たな攻撃面を公開する。 本稿では, この脆弱性を利用して, 代表的な回帰型GADシステムOddBallに対して, 標的となる新しいタイプの構造的中毒攻撃を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-18T08:20:23Z)
• Graph Backdoor [53.70971502299977]
  GTAはグラフニューラルネットワーク(GNN)に対する最初のバックドア攻撃である。 GTAは、トポロジカル構造と記述的特徴の両方を含む特定の部分グラフとしてトリガーを定義する。 トランスダクティブ(ノード分類など)とインダクティブ(グラフ分類など)の両方のタスクに対してインスタンス化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-21T19:45:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。