Djupt lärande på grafstrukturer har visat spännande resultat i olika tillämpningar. Men få har uppmärksammats på robustheten i sådana modeller, i motsats till många forskningsarbete för bild eller text motattack och försvar. I detta dokument fokuserar vi på de kontradiktoriska attacker som lurar modellen genom att ändra den kombinatoriska strukturen hos data. Vi föreslår först en förstärkande inlärningsbaserad attackmetod som lär sig den generaliserbara attackpolicyn, samtidigt som den endast kräver prediktionsetiketter från målklassaren. Dessutom presenteras varianter av genetiska algoritmer och gradientmetoder i det scenario där förutsägelsekonfidens eller gradienter finns tillgängliga. Vi använder både syntetiska och verkliga data för att visa att, en familj av Graph Neural Network modeller är sårbara för dessa attacker, i både graf-nivå och nod-nivå klassificering uppgifter. Vi visar också sådana attacker kan användas för att diagnostisera de lärda klassificeringarna.
REF visar att genom att bara manipulera grafstrukturen, Graph Neural Networks är ganska sårbara för attacker av utmanande få kanter.
Adversarial Attack on Graph Structured Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}