圖神經網路可解釋性遭受質疑：對抗性攻擊揭露其脆弱性

Q: 如何設計更具備對抗性穩健性的 GNN 解釋方法，以應對潛在的攻擊？

設計更具備對抗性穩健性的 GNN 解釋方法，需要從多個方面著手，以下列舉幾種可行的方向： 設計對結構擾動不敏感的解釋目標: 現有的許多 GNN 解釋方法，例如 PGExplainer，其解釋目標是基於圖結構的。這使得它們容易受到針對圖結構的對抗性攻擊。為了解決這個問題，可以探索設計對結構擾動不敏感的解釋目標，例如基於節點特徵或子圖結構特徵的解釋目標。 結合全局信息和局部信息的解釋方法: 現有的 GNN 解釋方法大多只關注局部信息，例如目標節點的鄰居節點或邊。然而，圖中的全局信息，例如圖的拓撲結構和節點之間的長距離依賴關係，對於理解 GNN 的預測也至關重要。結合全局信息和局部信息的解釋方法可以更全面地解釋 GNN 的預測，從而提高解釋的穩健性。 利用正則化技術提高解釋的穩定性: 在訓練 GNN 解釋器時，可以引入正則化技術來提高解釋的穩定性。例如，可以使用 L1 正則化來鼓勵解釋器選擇更少的邊或節點來解釋預測，從而降低解釋對單個邊或節點的敏感性。 設計可驗證穩健性的 GNN 解釋方法: 除了設計更穩健的解釋方法外，還可以開發新的方法來驗證 GNN 解釋的穩健性。例如，可以設計新的指標來量化解釋對不同類型攻擊的敏感性，或者開發新的方法來證明解釋在一定擾動範圍內是穩定的。

Q: 是否可以利用對抗訓練等技術來提升 GNN 解釋器的穩健性？

是的，可以利用對抗訓練等技術來提升 GNN 解釋器的穩健性。對抗訓練是一種常用的提高模型魯棒性的方法，其核心思想是在訓練過程中加入對抗樣本，迫使模型學習更穩健的特徵表示。 具體來說，可以將對抗訓練應用於 GNN 解釋器，方法如下： 生成對抗樣本: 可以使用現有的 GNN 攻擊方法，例如 GXAttack，生成針對 GNN 解釋器的對抗樣本。 對抗訓練: 在訓練 GNN 解釋器時，將生成的對抗樣本加入訓練數據中，並使用這些樣本來更新解釋器的參數。 迭代訓練: 重複步驟 1 和步驟 2，直到 GNN 解釋器在對抗樣本上的表現達到預期目標。 通過對抗訓練，可以使 GNN 解釋器學習到更穩健的特徵表示，從而提高其對對抗性攻擊的抵抗能力。

Q: 在圖神經網路模型的設計過程中，是否應該將可解釋性和穩健性作為同等重要的目標來考慮？

是的，在圖神經網路模型的設計過程中，應該將可解釋性和穩健性作為同等重要的目標來考慮。 可解釋性是指模型的預測結果是可以被理解和解釋的。在許多應用場景中，例如醫療診斷和金融風控，模型的可解釋性至關重要，因為它可以幫助人們理解模型的決策依據，從而建立對模型的信任。 穩健性是指模型在面對輸入數據的微小擾動時，其預測結果仍然保持穩定。穩健性對於確保模型在實際應用中的可靠性至關重要，因為現實世界中的數據往往存在噪聲和不確定性。 傳統上，人們往往更關注模型的預測準確率，而忽視了可解釋性和穩健性。然而，隨著 GNN 在越來越多的關鍵領域得到應用，可解釋性和穩健性變得越來越重要。 為了設計既可解釋又穩健的 GNN 模型，可以考慮以下幾點： 選擇更具備可解釋性的 GNN 架構: 例如，圖卷積網路 (GCN) 比圖注意力網路 (GAT) 更容易解釋，因為 GCN 的權重是基於節點的度來計算的，而 GAT 的權重是通過注意力機制動態學習的。 在訓練過程中加入可解釋性正則化項: 例如，可以使用 L1 正則化來鼓勵模型選擇更少的特徵來進行預測，從而提高模型的可解釋性。 使用對抗訓練等技術來提高模型的穩健性: 如前所述，對抗訓練可以有效提高模型對對抗性攻擊的抵抗能力。 總之，在設計 GNN 模型時，應該將可解釋性和穩健性作為同等重要的目標來考慮，並採用適當的技術來平衡這兩個目標。

핵심 개념

現有的圖神經網路 (GNN) 解釋方法容易受到對抗性擾動的影響，即使是很小的、不影響模型預測的圖結構擾動，也可能導致解釋結果發生顯著變化，這引發了人們對其可靠性和實用性的擔憂。

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