Abstract-Med tanke på den breda tillämpningen av nätverk inbäddning metoder i graf data mining, inspirerad av den kontrarimala attacken i djupinlärning, föreslår detta papper en Genetisk Algorithm (GA) baserad Euclidean Distance Attack strategi (EDA) att attackera nätverket inbäddning, för att förhindra viss strukturell information från att upptäckas. EDA fokuserar på att störa det euklideiska avståndet mellan ett par noder i inbäddningsutrymmet så mycket som möjligt genom minimala ändringar av nätverksstrukturen. Eftersom ett stort antal nedströmsnätverksalgoritmer, såsom community detektering och nod klassificering, förlitar sig på Euclidean avstånd mellan noder för att utvärdera likheten mellan dem i inbäddning utrymme, EDA kan betraktas som en universell attack på en mängd olika nätverksalgoritmer. Olika från traditionella övervakade attackstrategier, EDA behöver inte märkning information, och, såvitt vi vet, är den första oövervakade nätverk inbäddning attack metod. Vi tar DeepWalk som grund för inbäddningsmetoden för att utveckla EDA. Experiment med en uppsättning verkliga nätverk visar att den föreslagna EDA-metoden avsevärt kan minska prestandan hos DeepWalk-baserade nätverksalgoritmer, dvs. community detektering och nod klassificering, överträffar flera heuristiska attackstrategier. Vi visar också att EDA också fungerar bra på att attackera nätverksalgoritmer baserade på andra gemensamma nätverksinbäddningsmetoder såsom High-Order Proximitybevarande Embedding (HOPE) och icke-inbäddade nätverksalgoritmer som Label Propagation Algorithm (LPA) och Eigenvectors of Matrices (EM). Resultaten visar att EDA-metoden är mycket överförbar.
För nätverksinbäddning, Xuan et al. REF föreslog Euclidean Distance Attack (EDA), en genetisk algoritm baserad nätverk inbäddning attack metod, som fokuserar på att störa Euclidean avstånd mellan noder i inbäddning utrymme.
Unsupervised Euclidean Distance Attack on Network Embedding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}