Kunskapsgraf inbäddning (KGE) är en teknik för att lära kontinuerliga inbäddningar för enheter och relationer i kunskapsgrafen. På grund av att KGE har gynnats av en mängd olika uppgifter i senare led, t.ex. slutförande av kunskapsdiagram, svar på frågor och rekommendationer, har KGE på senare tid fått stor uppmärksamhet. Trots dess effektivitet i en godartad miljö är KGE:s robusthet mot kontradiktoriska attacker inte välstuderad. Befintliga angreppsmetoder på grafdata kan inte direkt användas för att angripa inbäddningar av kunskapsgraf på grund av dess heterogenitet. För att fylla denna lucka, föreslår vi en insamling av data förgiftning attack strategier, som effektivt kan manipulera rimligheten av godtyckliga riktade fakta i en kunskapskurva genom att lägga till eller ta bort fakta på grafen. De föreslagna angreppsstrategiernas effektivitet och ändamålsenlighet verifieras genom omfattande utvärderingar av två allmänt använda riktmärken.
REF introducerar dataförgiftningsstrategier för att testa kunskapsdiagram som inbäddar robusthet.
Data Poisoning Attack against Knowledge Graph Embedding
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}