VertexSerum：面向链接推断的图神经网络投毒攻击
机器学习
2023-08-04 v1 人工智能
密码学与安全
摘要
图神经网络（GNNs）为利用图结构数据的各类应用（如社交分析与欺诈检测）带来了卓越性能。图链接（例如社交关系和交易历史）是敏感且有价值的信息，这在使用 GNNs 时引发了隐私担忧。为利用这些漏洞，我们提出 VertexSerum，一种新颖的图投毒攻击，通过放大链接连通性泄漏来提高图链接窃取的有效性。为更准确地推断节点邻接关系，我们提出了一种可嵌入链接检测网络的注意力机制。我们的实验表明，VertexSerum 显著优于 SOTA 链接推断攻击，在四个真实世界数据集和三种不同 GNN 结构上平均将 AUC 分数提升了 。此外，我们的实验揭示了 VertexSerum 在黑盒和在线学习设置下的有效性，进一步验证了其在真实场景中的适用性。
引用
@article{arxiv.2308.01469,
title = {VertexSerum: Poisoning Graph Neural Networks for Link Inference},
author = {Ruyi Ding and Shijin Duan and Xiaolin Xu and Yunsi Fei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.01469},
year = {2023}
}