Examinando los riesgos de privacidad en GNNs inductivas

Las redes neuronales de grafos (GNNs) son un tipo de modelo de machine learning que se usa para analizar y trabajar con datos que están estructurados en grafos. Un grafo está compuesto por nodos (como puntos) conectados por aristas (como líneas). Las GNNs son súper útiles porque pueden procesar este tipo de datos de manera efectiva.

Hay dos maneras principales de usar GNNs: en un entorno transductivo y en un entorno inductivo. En el entorno transductivo, el modelo solo puede hacer predicciones sobre nodos que ha visto durante el entrenamiento. Por otro lado, el entorno inductivo permite al modelo hacer predicciones sobre nuevos nodos o grafos que nunca antes ha encontrado. Por eso, el entorno inductivo se está usando más ahora.

Investigaciones anteriores han mostrado que las GNNs pueden ser vulnerables a ataques de privacidad, especialmente en el entorno transductivo. Sin embargo, no se ha prestado mucha atención a cómo las GNNs inductivas podrían ser débiles frente a estos ataques.

Este trabajo busca llenar ese vacío examinando cómo las GNNs inductivas pueden ser blanco de ataques de robo de enlaces, que son uno de los principales tipos de ataques diseñados para GNNs.

#¿Qué son los Ataques de Robo de Enlaces?

Los ataques de robo de enlaces son intentos de descubrir si hay una conexión entre dos nodos en los datos de entrenamiento de un modelo de GNN. Esto puede ser una preocupación de privacidad significativa, especialmente cuando los datos involucran información sensible, como relaciones sociales o información empresarial confidencial.

En este trabajo, se discuten dos tipos de ataques de robo de enlaces: ataques solo posteriores y ataques combinados.

• Ataques solo posteriores: se basan únicamente en las predicciones que genera el modelo de GNN.
• Ataques combinados: utilizan tanto las predicciones del modelo como características adicionales como atributos de nodos o características del grafo.

El enfoque está en cómo los adversarios pueden reunir ciertos tipos de información para ejecutar con éxito estos ataques.

#El Entorno Inductivo y Sus Vulnerabilidades

En el entorno inductivo, el modelo aprende a generalizar a partir de lo que ha visto durante el entrenamiento. Esto es importante porque los datos del mundo real pueden cambiar rápidamente. Por ejemplo, las redes sociales frecuentemente añaden nuevos usuarios, así que un modelo necesita predecir conexiones con esos recién llegados.

Sin embargo, esta flexibilidad puede llevar a fugas no intencionadas de información sensible a través de las GNNs. Si un atacante conoce algunos detalles sobre los nodos o la estructura del grafo, podría aún inferir otros enlaces importantes.

Para entender mejor la vulnerabilidad de las GNNs inductivas a estos ataques, el estudio examina cómo un adversario puede construir datos de entrada para obtener predicciones del modelo, incluso cuando tiene información limitada.

#Métodos de Ataque

#Ataques Solo Posteriores

En este enfoque, el atacante utiliza las predicciones ("posteriores") del modelo de GNN. El atacante no necesita tener conocimiento completo de la estructura del grafo; puede trabajar con atributos básicos de los nodos.

El ataque puede variar según cuánto información tenga el adversario:

• Caso 0-hop: El atacante no tiene conocimiento sobre la estructura del grafo y solo conoce los atributos de los nodos.
• Caso 1-hop: El atacante conoce a los vecinos inmediatos de los nodos, pero carece de detalles sobre la conexión que quiere inferir.
• Caso 2-hop: El atacante está al tanto de dos capas de conexiones (vecinos de vecinos) pero aún no sabe el enlace en cuestión.

#Ataques Combinados

Este tipo de ataque no solo usa predicciones de la GNN sino que también incorpora características de nodos y del grafo en la entrada. El objetivo es combinar toda la información disponible para mejorar las posibilidades de éxito.

El ataque puede mezclar información de diferentes dimensiones, como:

• Predicciones del modelo.
• Atributos de los nodos involucrados.
• Características de la estructura del grafo.

Al combinar estos diferentes tipos de datos, el atacante puede formular un caso más sólido para identificar enlaces ocultos.

#Configuración Experimental

Para probar la efectividad de estos ataques, se realizan experimentos utilizando seis conjuntos de datos del mundo real. Estos conjuntos de datos contienen varios tipos de información, como redes de citas, redes sociales y conjuntos de datos de co-compra de compras en línea.

Los conjuntos de datos se dividen en grupos de entrenamiento y prueba, asegurando que no haya superposición entre ellos. Esto permite a los atacantes evaluar el rendimiento del modelo y ver si pueden inferir con éxito enlaces entre nodos.

#Resultados y Hallazgos

#Rendimiento del Modelo Objetivo

Los experimentos ilustran que las GNNs logran alta precisión en sus tareas originales, especialmente cuando se entrenan con grandes conjuntos de datos con relaciones complejas. Los resultados revelan que los modelos de GNN superan consistentemente a los enfoques de machine learning tradicionales, particularmente al manejar datos estructurados en grafos.

#Rendimiento del Ataque

Los ataques de robo de enlaces muestran que incluso sin conocimiento sobre la disposición del grafo, los atacantes aún pueden obtener buenos resultados. Por ejemplo, algunos de los ataques tuvieron un mejor desempeño que los métodos de referencia por un margen notable. Esto indica que los posteriores contienen información significativa que puede ser explotada.

Además, combinar predicciones con características adicionales resulta en una ventaja aún mayor, permitiendo al atacante utilizar los datos extra de manera efectiva.

#Robustez de los Ataques

Un hallazgo interesante es que estos ataques mantienen su efectividad incluso al variar los tipos de información disponibles para el atacante. Por ejemplo, ya sea que el atacante tenga acceso total a la estructura del grafo o use un modelo sombra con una arquitectura diferente, la tasa de éxito de los ataques sigue siendo alta. Esto sugiere que las GNNs pueden ser bastante vulnerables en varios escenarios.

#Mecanismos de Defensa

Para contrarrestar la amenaza de los ataques de robo de enlaces, se analizan dos estrategias de defensa: salidas solo de etiquetas y mecanismos GNN diferencialmente privados.

• Salidas Solo de Etiquetas: Este enfoque limita al atacante al proporcionar solo etiquetas de predicción en lugar de posteriores completos. Sin embargo, incluso con esta defensa, los atacantes aún pueden aprovechar suficiente información para mantener cierto nivel de rendimiento en el ataque.

• Mecanismos GNN Diferencialmente Privados: Estos mecanismos buscan oscurecer la información en los datos de entrenamiento mientras aún permiten que el modelo aprenda de manera efectiva. Los resultados muestran que estas defensas también tienen dificultades para ofrecer una protección significativa contra los ataques propuestos.

En general, el estudio indica que las estrategias defensivas actuales son inadecuadas para proteger las GNNs inductivas de los ataques de robo de enlaces.

#Conclusión

El estudio destaca las vulnerabilidades de las GNNs inductivas frente a los ataques de robo de enlaces. A pesar de los avances en los modelos de machine learning, sigue siendo esencial reconocer los riesgos asociados con datos sensibles a la privacidad representados en estructuras de grafos.

Los ataques de robo de enlaces pueden aprovechar los posteriores y atributos adicionales de nodos para inferir conexiones con éxito, lo que representa un riesgo significativo para la privacidad de los datos. Los hallazgos subrayan la necesidad de mecanismos de defensa más robustos para protegerse contra estas amenazas y garantizar el uso seguro de las GNNs en aplicaciones del mundo real.

#Trabajo Futuro

Este trabajo sugiere que se necesita más investigación para desarrollar defensas más efectivas contra ataques de robo de enlaces y explorar otros tipos de ataques que puedan dirigirse a GNNs en varios entornos. Al mejorar las medidas de seguridad en las GNNs, podemos salvaguardar mejor la información sensible en datos estructurados en grafos.

En resumen, entender y abordar las vulnerabilidades de las GNNs inductivas es crucial para su continua implementación y efectividad en aplicaciones prácticas.