Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hide and Find: A Distributed Adversarial Attack on Federated Graph Learning

論文の概要: Hide and Find: A Distributed Adversarial Attack on Federated Graph Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07743v1
Date: Sun, 08 Mar 2026 17:37:38 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-10 15:13:15.187259
Title: Hide and Find: A Distributed Adversarial Attack on Federated Graph Learning
Title（参考訳）: Hide and Find: フェデレーショングラフ学習に対する分散型敵攻撃
Abstract要約: Federated Graph Learning(FedGL)は悪意のある攻撃に対して脆弱である。既存の攻撃方法は、攻撃成功率の低いこと、高い計算コストに悩まされており、防御アルゴリズムによって容易に識別され、円滑化される。我々は,新しい2段階の"Hide and Find"分散敵攻撃であるtextbfFedShiftを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.98451635983304
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated Graph Learning (FedGL) is vulnerable to malicious attacks, yet developing a truly effective and stealthy attack method remains a significant challenge. Existing attack methods suffer from low attack success rates, high computational costs, and are easily identified and smoothed by defense algorithms. To address these challenges, we propose \textbf{FedShift}, a novel two-stage "Hide and Find" distributed adversarial attack. In the first stage, before FedGL begins, we inject a learnable and hidden "shifter" into part of the training data, which subtly pushes poisoned graph representations toward a target class's decision boundary without crossing it, ensuring attack stealthiness during training. In the second stage, after FedGL is complete, we leverage the global model information and use the hidden shifter as an optimization starting point to efficiently find the adversarial perturbations. During the final attack, we aggregate these perturbations from multiple malicious clients to form the final effective adversarial sample and trigger the attack. Extensive experiments on six large-scale datasets demonstrate that our method achieves the highest attack effectiveness compared to existing advanced attack methods. In particular, our attack can effectively evade 3 mainstream robust federated learning defense algorithms and converges with a time cost reduction of over 90\%, highlighting its exceptional stealthiness, robustness, and efficiency.
Abstract（参考訳）: Federated Graph Learning(FedGL)は悪意のある攻撃に対して脆弱だが、真に効果的でステルス的な攻撃方法の開発は依然として大きな課題である。既存の攻撃方法は、攻撃の成功率の低いこと、高い計算コストに悩まされ、防御アルゴリズムによって容易に識別され、円滑化される。これらの課題に対処するために、新しい2段階の「Hide and Find」分散敵攻撃である「textbf{FedShift}」を提案する。最初の段階では、FedGLが始まる前に学習可能で隠れた「シフター」をトレーニングデータの一部として注入します。第二段階では、FedGLが完了した後、グローバルモデル情報を活用し、隠れシフト器を最適化開始点として使用し、敵の摂動を効率的に見つける。最終攻撃の間、複数の悪意のあるクライアントからこれらの摂動を集約し、最終的な効果的な敵のサンプルを作成し、攻撃をトリガーします。 6つの大規模データセットに対する大規模な実験により,本手法は既存の高度な攻撃手法と比較して高い攻撃効果が得られた。特に、我々の攻撃は、主要な3つの堅牢な学習防衛アルゴリズムを効果的に回避することができ、その例外的なステルス性、堅牢性、効率性を強調して、90%以上の時間コスト削減に収束する。

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