Djupt lärande modeller för grafer har avancerat den senaste tekniken på många uppgifter. Trots sin framgång på senare tid är det inte mycket man vet om deras robusthet. Vi undersöker träningstidsattacker på graf neurala nätverk för nodklassificering som stör den diskreta grafstrukturen. Vår kärnprincip är att använda meta-gradienter för att lösa de bilevel problem underliggande träningstid attacker, främst behandla grafen som en hyperparameter för att optimera. Våra experiment visar att små grafer genomgående leder till en kraftig minskning av prestanda för grafkonvolutionella nätverk, och även överföring till oövervakade inbäddningar. Anmärkningsvärt nog, de störningar som skapas av vår algoritm kan missrikta grafen neurala nätverk så att de utför värre än en enkel baslinje som ignorerar all relationell information. Våra attacker tar inte någon kunskap om eller tillgång till målgruppen klassificerare.
I REF studerades också utbildnings-tidsattacker på GNN för nodklassificering genom att störa grafstrukturen.
Adversarial Attacks on Graph Neural Networks via Meta Learning
{'venue': 'International Conference on Learning Representations (ICLR), New Orleans, LA, USA, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}