Analyse des risques de confidentialité dans les réseaux de neurones graphiques

Les Réseaux de neurones graphiques (GNN) sont un type de modèle utilisé en apprentissage machine qui fonctionne bien avec des données structurées en graphes. Ces graphes peuvent représenter diverses connexions du monde réel, comme les réseaux sociaux, les interactions biologiques et les transactions financières. Les GNN ont montré un grand succès dans des tâches comme la classification de nœuds, la prédiction de liens et l'analyse de communautés. Cependant, aussi utiles qu'ils soient, les GNN peuvent poser des risques pour la vie privée des données qu'ils utilisent pour l'entraînement.

Des études récentes ont souligné que les GNN peuvent être vulnérables aux attaques, où des utilisateurs malveillants essaient d'extraire des informations sensibles. Parmi les attaques courantes, on trouve la détermination si un certain point de données a été utilisé pendant l'entraînement, le vol de liens, ou même l'insertion de mauvaises données dans le modèle. Cependant, les attaques par inférence d'attributs (AIA), qui cherchent à deviner des attributs personnels spécifiques sur des individus en fonction des informations disponibles, n'ont pas reçu beaucoup d'attention.

Dans cet article, nous allons explorer si les attaques par inférence d'attributs en boîte noire sur les GNN représentent un risque significatif pour la vie privée. Dans des contextes de boîte noire, un attaquant n'a accès qu'aux sorties du modèle et n'a aucune idée de comment le modèle traite ses données. Notre approche consistera à étudier systématiquement comment ces attaques fonctionnent en variant la quantité d'informations dont disposent les attaquants.

#Qu'est-ce que les réseaux de neurones graphiques ?

Les réseaux de neurones graphiques (GNN) sont conçus pour traiter des données représentées sous forme de graphes. Dans ces graphes, les nœuds symbolisent des points de données, et les arêtes représentent les relations ou connexions entre eux. Par exemple, dans un graphe de réseau social, chaque utilisateur est un nœud, et les amitiés ou abonnements entre eux sont les arêtes.

Les GNN sont efficaces parce qu'ils recueillent des informations des nœuds voisins pour créer de meilleures représentations des données. Cela leur permet d'être utilisés dans diverses tâches comme prédire des connexions dans des réseaux, identifier des communautés et classifier des nœuds selon leurs caractéristiques.

Malgré leur efficacité, les GNN peuvent fuiter des informations personnelles, ce qui les rend cibles pour les attaquants. Les études ont montré qu'ils sont plus susceptibles de présenter des risques pour la vie privée que les techniques d'apprentissage machine traditionnelles.

#Risques pour la vie privée dans les GNN

Les risques pour la vie privée dans les GNN proviennent principalement de leur utilisation des topologies de graphes pendant l'entraînement. Cela signifie que des informations sensibles sur des nœuds individuels peuvent fuir accidentellement en raison du fonctionnement du modèle. Par exemple, si un GNN est entraîné sur des données de santé, il pourrait révéler des informations sur des patients en fonction des connexions et des attributs présents dans le graphe.

Il existe plusieurs types d'attaques pouvant être lancées contre les GNN. Cela inclut :

• Attaques par inférence de membership : Déterminer si un point de données spécifique faisait partie de l'ensemble d'entraînement.
• Attaques de reconstruction de liens : Reconstruire des liens ou des relations entre nœuds en fonction des réponses du modèle.
• Attaques par backdoor : Insérer des données malveillantes dans l'ensemble d'entraînement pour manipuler le comportement du modèle.
• Attaques adversariales : Altérer les attributs ou connexions des nœuds pour embrouiller le modèle.

Parmi celles-ci, les attaques par inférence d'attributs méritent plus d'attention, car elles peuvent conduire à l'exposition de traits sensibles sur des individus.

#Comprendre les attaques par inférence d'attributs

Les attaques par inférence d'attributs se produisent lorsqu'un attaquant essaie de deviner un attribut particulier d'un nœud en ayant accès au modèle et aux attributs connus d'autres nœuds. Par exemple, si un GNN est entraîné sur des données de médias sociaux, un attaquant pourrait vouloir déduire l'âge ou le sexe d'un utilisateur en se basant sur d'autres données disponibles publiquement.

Dans notre enquête, nous nous concentrons spécifiquement sur un accès en boîte noire, où un attaquant peut interroger le modèle mais ne voit pas comment il fonctionne en interne. C’est courant dans des scénarios réels, en particulier dans les services d'apprentissage machine où les utilisateurs reçoivent des sorties via une interface de programmation d'application (API).

#Le besoin d'investigation

Alors que les GNN deviennent de plus en plus utilisés dans des domaines qui traitent des données sensibles, il est crucial d'évaluer les risques posés par les attaques par inférence d'attributs. Comprendre ces risques peut aider à améliorer la conception des GNN et à mettre en œuvre de meilleures protections de la vie privée.

Pour explorer les implications sur la vie privée, nous utilisons diverses méthodes pour lancer des attaques par inférence d'attributs de manière pratique. Nous voulons voir si avoir un accès en boîte noire à un modèle GNN entraîné permet à un attaquant d'inférer des données sensibles plus facilement que les techniques existantes.

#Attaques abordées

Dans notre étude, nous nous concentrons sur le développement de deux types principaux d'attaques par inférence d'attributs :

1. Attaque par requêtes répétées : Cette méthode consiste à interroger le modèle cible plusieurs fois avec des attributs estimés pour affiner les suppositions sur les attributs sensibles manquants. L'attaquant utilise un algorithme de propagation d'attributs pour obtenir de meilleures estimations.

2. Attaque uniquement par propagation d'attributs : Dans ce cas, l'attaquant exécute l'algorithme de propagation d'attributs une seule fois pour inférer l'attribut manquant. Cette méthode est plus simple et plus rapide mais peut être moins précise.

De plus, nous considérons également une Attaque par inférence d'attributs basée sur un modèle fantôme, qui suppose que l'attaquant a accès à un modèle similaire et à un ensemble de données. Cela est moins réaliste dans de nombreux scénarios en boîte noire mais important pour comprendre l'ensemble du paysage de l'inférence d'attributs.

#Données et méthodologie

Pour évaluer les attaques, nous avons utilisé plusieurs ensembles de données représentant différents types de structures de graphes :

• Graphe des défauts de crédit : Ce graphe contient des connexions entre des individus basées sur des transactions financières.
• Ensemble de données Facebook : Un graphe de réseau social qui inclut des connexions entre utilisateurs.
• Ensemble de données LastFM : Représente les utilisateurs et leurs préférences musicales.
• Ensembles de données Cora et PubMed : Ces réseaux de citations incluent des documents comme nœuds et des citations comme arêtes.

Pour chaque ensemble de données, nous avons entraîné un réseau de convolution graphique (GCN) à 2 couches pour réaliser les attaques d'inférence. Les expériences ont été réalisées plusieurs fois pour s'assurer que les résultats étaient robustes.

#Évaluation du succès des attaques

Pour mesurer le succès de nos attaques, nous avons comparé les attributs inférés par l'attaquant avec les valeurs originales des nœuds dans les ensembles de données. Nous avons utilisé deux principales méthodes d'évaluation :

1. Attributs binaires : Pour les valeurs binaires (e.g., oui/non, homme/femme), nous avons calculé combien d'attributs ont été correctement inférés en utilisant la distance de Hamming.

2. Attributs continus : Pour les valeurs continues (e.g., âge, revenu), nous avons calculé l'erreur quadratique moyenne entre les valeurs prédites et les valeurs réelles.

#Résultats sur l'inférence d'attributs binaires

Lors de nos tests, nous avons constaté que lorsque les attaquants avaient un accès en boîte noire, la performance des attaques variait selon les ensembles de données. En général, les attaques réussissaient mieux lorsque les attaquants avaient une connaissance partielle des attributs sensibles.

Par exemple, dans des cas avec des données d'entraînement limitées, les attaquants étaient mieux à même d'inférer des attributs. Cela était attendu puisque un modèle moins entraîné pourrait ne pas capturer toutes les caractéristiques pertinentes, facilitant ainsi la détection de motifs par l'attaquant.

Cependant, lorsque le modèle était entraîné sur de plus grands ensembles de données, la précision des attaques diminuait. Cela suggère qu'à mesure que le modèle apprend davantage sur les données, il devient plus difficile pour les attaquants d'extraire des informations sensibles.

Dans l'ensemble, les résultats indiquaient qu'en dépit d'un accès en boîte noire, les attaquants ne pouvaient pas inférer significativement plus d'informations que ce qui pouvait être accompli par des méthodes plus simples.

#Résultats sur l'inférence d'attributs continus

Pour l'inférence d'attributs continus, les résultats suivaient un schéma similaire mais avec des différences notables. Dans la plupart des cas, avoir accès au graphe complet améliorait considérablement la performance des attaquants.

L'algorithme de propagation d'attributs s'est avéré particulièrement efficace pour tirer parti des relations entre les nœuds afin de faire des prévisions plus précises. Cette méthode a permis aux attaquants d'utiliser les connexions entre différents nœuds pour améliorer leurs estimations des valeurs manquantes.

Malgré ces avantages, les attaques en boîte noire n'ont pas entraîné de risques pour la vie privée globalement plus importants par rapport aux techniques d'estimation des valeurs manquantes standard. Les implications sur la vie privée étaient donc limitées, et les informations supplémentaires obtenues par les attaques n'étaient pas substantielles.

#Influence de la taille des données d'entraînement

La taille de l'ensemble de données d'entraînement a joué un rôle crucial dans la réussite des attaques. Dans les expériences, nous avons observé que des ensembles de données d'entraînement plus petits entraînaient souvent de meilleures performances pour les attaquants. Cela souligne à quel point il est important que les modèles soient robustes face à des scénarios de données réduites, car les attaquants peuvent exploiter de telles faiblesses pour inférer des attributs sensibles plus facilement.

D'un autre côté, à mesure que la taille d'entraînement augmentait, les modèles devenaient meilleurs pour reconnaître les motifs, ce qui entraînait une diminution de l'efficacité de l'attaque. Cela indique que même si les GNN peuvent être des outils puissants, il y a un équilibre délicat entre la taille des données d'entraînement et le potentiel de risques pour la vie privée.

#Inferences d'attributs multiples

Dans les cas où les attaquants visaient à inférer plusieurs attributs sensibles simultanément, nos résultats ont montré que la performance diminuait généralement par rapport aux attaques sur un seul attribut. La complexité d'inférence de plusieurs attributs a prouvé introduire des défis supplémentaires qui rendaient les inférences précises plus difficiles à réaliser.

Cependant, dans certains cas, en particulier avec des valeurs continues, les attaquants ont bénéficié des relations et dépendances entre plusieurs attributs. L'algorithme de propagation d'attributs a aidé à tirer parti de cette interdépendance, ce qui a conduit à des prédictions globalement plus précises lorsque plusieurs valeurs étaient inférées à la fois.

#Conclusions

Dans cette recherche, nous avons développé diverses attaques par inférence d'attributs en boîte noire sur les réseaux de neurones graphiques et évalué leurs risques pour la vie privée. Nos principales conclusions sont résumées comme suit :

1. Les attaquants ayant un accès supplémentaire à certains attributs sensibles ont pu améliorer leur performance de manière significative. Cela démontre à quel point même une connaissance partielle des attributs sensibles peut être cruciale pour améliorer le succès de l'attaque.

2. La structure du graphe utilisée dans les GNN est vitale lors de l'inférence de valeurs continues. Une plus grande connectivité entre les nœuds a entraîné moins d'erreurs et de meilleures prédictions.

3. Malgré le fait que les attaquants aient eu un accès en boîte noire et même connaissance de certains attributs, les informations fuitées n'ont généralement pas dépassé ce qui pouvait être obtenu par des techniques plus simples d'estimation de valeurs manquantes. Cela souligne la nécessité de meilleures approches pour protéger les données sensibles dans les GNN afin de garantir que la vie privée reste intacte.

À la lumière de ces résultats, il est clair que même si les GNN peuvent être des outils puissants dans diverses applications, une attention particulière doit être portée à leur conception et à leur déploiement, surtout dans des environnements sensibles à la vie privée. Garder à l'esprit les risques potentiels sera impératif pour les futures avancées dans ce domaine.