論文の概要: Graph-Level Label-Only Membership Inference Attack against Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19070v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 06:48:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:49.515355
• Title: Graph-Level Label-Only Membership Inference Attack against Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフレベルラベルのみによるグラフニューラルネットワークに対するメンバーシップ推論攻撃
• Authors: Jiazhu Dai, Yubing Lu,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ分類タスクのメンバシップ推論攻撃(MIA)に対して脆弱である。 GLO-MIA(Graph-level Label-Only Membership Inference Attack)を提案する。 GLO-MIAは最大0.825の攻撃精度を達成し、ベースライン処理を8.5%上回り、確率ベースMIAの性能と密に一致させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) are widely used for graph-structured data but are vulnerable to membership inference attacks (MIAs) in graph classification tasks, which determine if a graph was part of the training dataset, potentially causing data leakage. Existing MIAs rely on prediction probability vectors, but they become ineffective when only prediction labels are available. We propose a Graph-level Label-Only Membership Inference Attack (GLO-MIA), which is based on the intuition that the target model's predictions on training data are more stable than those on testing data. GLO-MIA generates a set of perturbed graphs for target graph by adding perturbations to its effective features and queries the target model with the perturbed graphs to get their prediction labels, which are then used to calculate robustness score of the target graph. Finally, by comparing the robustness score with a predefined threshold, the membership of the target graph can be inferred correctly with high probability. Our evaluation on three datasets and four GNN models shows that GLO-MIA achieves an attack accuracy of up to 0.825, outperforming baseline work by 8.5% and closely matching the performance of probability-based MIAs, even with only prediction labels.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データに広く使用されているが、グラフ分類タスクのメンバシップ推論攻撃(MIA)に対して脆弱である。 既存のMIAは予測確率ベクトルに依存しているが、予測ラベルのみが利用可能になると効果が低下する。 学習データに対する対象モデルの予測がテストデータよりも安定しているという直感に基づくグラフレベルラベルオンリーメンバーシップ推論攻撃(GLO-MIA)を提案する。 GLO-MIAは、その有効な特徴に摂動を加えてターゲットグラフに対する摂動グラフの集合を生成し、その摂動グラフを用いてターゲットモデルをクエリし、予測ラベルを取得し、ターゲットグラフのロバスト性スコアを計算する。 最後に、ロバスト性スコアを予め定義された閾値と比較することにより、ターゲットグラフのメンバシップを高い確率で正確に推測することができる。 3つのデータセットと4つのGNNモデルを用いて評価したところ、GLO-MIAは最大0.825の攻撃精度を達成でき、ベースライン作業は8.5%向上し、予測ラベルのみでも確率ベースMIAの性能と密に一致している。

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