Kollektive Zertifizierte Robustheit gegen Grapheneinspritzungsangriffe

Conceptos Básicos

Die Studie präsentiert das erste kollektive Zertifikat für die Verteidigung gegen Grapheneinspritzungsangriffe, das die zertifizierte Leistung verbessert.

Resumen

Die Studie untersucht die zertifizierte Robustheit für Graph Neural Networks (GNNs) gegen Grapheneinspritzungsangriffe. Sie präsentiert das erste kollektive Zertifikat, das die zertifizierte Leistung signifikant verbessert. Durch die Umwandlung des Problems in ein Budgetallokationsproblem wird die zertifizierte konsistente Klassifizierung der verbleibenden Knoten gewährleistet. Die Studie zeigt, dass das vorgeschlagene kollektive Zertifikat höhere zertifizierte Raten und größere zertifizierbare Radien im Vergleich zu bestehenden Ansätzen erreicht.
1. Einführung

GNNs sind anfällig für Grapheneinspritzungsangriffe.
Neue kollektive Zertifizierung verbessert die zertifizierte Leistung.
2. Hintergrund

Fokus auf Graphenknotenklassifikation.
Verwendung von Message-Passing GNNs.
3. Problemstellung

Bedrohungsmodell: Grapheneinspritzungsangriff.
Problem der kollektiven zertifizierten Robustheit formuliert.

Estadísticas

Durch das Lösen des LP innerhalb von 1 Minute auf dem Citeseer-Datensatz wird eine signifikante Steigerung des zertifizierten Verhältnisses von 0,0% auf 81,2% erreicht, wenn die Anzahl der injizierten Knoten 5% der Graphengröße beträgt.

Citas

"GIA ist nicht nur kosteneffizienter, sondern auch leistungsstärker als GMA." - Chen et al., 2022

Ideas clave extraídas de

Collective Certified Robustness against Graph Injection Attacks

by Yuni Lai,Bai... a las arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01423.pdf

Consultas más profundas

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