論文の概要: Single-Edge Node Injection Threats to GNN-Based Security Monitoring in Industrial Graph Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01113v1
• Date: Sun, 01 Feb 2026 09:19:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.598343
• Title: Single-Edge Node Injection Threats to GNN-Based Security Monitoring in Industrial Graph Systems
• Title（参考訳）: 産業用グラフシステムにおけるGNNベースのセキュリティ監視に対する単一エッジノードインジェクションの脅威
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、産業用グラフベースの監視システムにますます採用されている。 少数のエッジデバイスを侵害する敵は、下流の判断をバイアスするために偽造ノードを注入する可能性がある。 本稿では,制約リソース下での配置指向ノード注入攻撃を定式化し,EmphSingle-Edge Graph Injection Attack (SEGIA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.405577583760006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) are increasingly adopted in industrial graph-based monitoring systems (e.g., Industrial internet of things (IIoT) device graphs, power-grid topology models, and manufacturing communication networks) to support anomaly detection, state estimation, and asset classification. In such settings, an adversary that compromises a small number of edge devices may inject counterfeit nodes (e.g., rogue sensors, virtualized endpoints, or spoofed substations) to bias downstream decisions while evading topology- and homophily-based sanitization. This paper formulates deployment-oriented node-injection attacks under constrained resources and proposes the \emph{Single-Edge Graph Injection Attack} (SEGIA), in which each injected node attaches to the operational graph through a single edge. SEGIA integrates a pruned SGC surrogate, multi-hop neighborhood sampling, and reverse graph convolution-based feature synthesis with a similarity-regularized objective to preserve local homophily and survive edge pruning. Theoretical analysis and extensive evaluations across datasets and defenses show at least $25\%$ higher attack success than representative baselines under substantially smaller edge budgets. These results indicate a system-level risk in industrial GNN deployments and motivate lightweight admission validation and neighborhood-consistency monitoring.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、異常検出、状態推定、資産分類をサポートするために、産業用グラフベースの監視システム(例えば、産業用モノのインターネット(IIoT)デバイスグラフ、電力グリッドトポロジモデル、通信ネットワークの製造など)にますます採用されている。 このような設定では、少数のエッジデバイスを損なう敵は、トポロジーやホモフィリーに基づく衛生を回避しながら下流の決定をバイアスするために偽造ノード(例えば、ローグセンサー、仮想エンドポイント、スプーフされたサブステーション)を注入することができる。 本稿では,制約リソース下でのデプロイメント指向ノードインジェクション攻撃を定式化し,単一エッジを介して各ノードが操作グラフにアタッチされるような 'emph{Single-Edge Graph Injection Attack} (SEGIA) を提案する。 SEGIAは、局所的ホモフィリーと生存するエッジプルーニングを維持するために、プルーニングされたSGCサロゲート、マルチホップ近傍サンプリング、および逆グラフ畳み込みに基づく特徴合成を統合する。 データセットとディフェンスをまたいだ理論的分析と広範囲な評価は、かなり小さな予算の下では、代表的ベースラインよりも少なくとも25\%$の攻撃成功を示している。 これらの結果から,産業用GNNの展開におけるシステムレベルのリスクが示唆され,軽量な入場確認と地域間一貫性の監視が動機となった。

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