Vulnerabilità delle Reti Neurali Graph nel Link Prediction

Le Graph Neural Networks (GNNs) sono modelli avanzati che analizzano dati strutturati in grafi, come reti sociali o sistemi di trasporto. Questi modelli si sono dimostrati molto efficaci in molte applicazioni nel mondo reale. Però, studi recenti mostrano che hanno delle vulnerabilità di sicurezza, soprattutto contro quelli che si chiamano attacchi backdoor.

Gli attacchi backdoor coinvolgono l'inserimento di trigger nascosti nel modello durante l'addestramento. Quando questi trigger sono presenti in nuovi dati, fanno sì che il modello faccia previsioni sbagliate. Per esempio, se il modello di solito prevede che due nodi non siano connessi, inserendo un trigger può farlo concludere erroneamente che lo siano. Questo è un problema serio per la sicurezza delle GNNs, specialmente quando i dati di addestramento provengono da fonti inaffidabili.

La maggior parte delle ricerche attuali sugli attacchi backdoor si è concentrata sulla classificazione dei grafi e sulla classificazione dei nodi. Ci sono poche informazioni su come questi attacchi influenzino i compiti di previsione dei collegamenti, che sono cruciali per attività come raccomandare amici nelle reti sociali o riempire informazioni mancanti nei grafi della conoscenza.

#Previsione dei Collegamenti e la Sua Importanza

La previsione dei collegamenti riguarda la stima se esista una connessione tra due nodi in un grafo. Questo compito è vitale per varie applicazioni, come raccomandare connessioni sui social media o prevedere interazioni in reti biologiche. Le GNNs prendono in considerazione sia le caratteristiche dei nodi che la struttura del grafo per fare previsioni accurate sui collegamenti.

Nonostante la loro efficacia, le GNNs sono suscettibili a attacchi backdoor che possono manipolare le loro previsioni. È essenziale riconoscere queste vulnerabilità per migliorare la sicurezza delle applicazioni che dipendono dalla previsione dei collegamenti.

#Cosa Sono gli Attacchi Backdoor?

Gli attacchi backdoor sono un tipo di attacco malevolo dove specifici schemi, chiamati trigger, vengono introdotti nei dati di addestramento. Questo consente agli attaccanti di controllare il comportamento del modello una volta che viene utilizzato per fare previsioni. In un Attacco Backdoor, il modello impara ad associare la presenza di un trigger a un risultato specifico, portando a previsioni sbagliate quando attivato.

Per esempio, se un modello è addestrato per prevedere se due nodi siano connessi e impara che certe caratteristiche rappresentano una connessione solo quando è presente un trigger, può portare a assunzioni errate quando quel trigger viene usato.

Questi tipi di attacchi sono particolarmente preoccupanti perché possono restare inosservati fino a quando non è troppo tardi. Un modello backdoor può funzionare bene in normali condizioni ma fallire spettacolari quando viene presentato con dati contenenti trigger. Questo rappresenta un grave rischio per l'affidabilità dei modelli GNN nelle applicazioni pratiche.

#Ricerche Esistenti sugli Attacchi Backdoor

Mentre gli attacchi backdoor sono stati ampiamente studiati in campi come l'elaborazione delle immagini e l'elaborazione del linguaggio, il loro impatto sulle GNNs è meno compreso. La maggior parte del lavoro esistente ha mirato a compiti di classificazione dei grafi e di classificazione dei nodi. I pochi studi che si concentrano sulla previsione dei collegamenti, come LB e DLB, hanno enfatizzato grafi dinamici e l'uso di trigger complessi.

LB si concentra sull'ottimizzazione di un sottografo casuale da utilizzare come trigger, il che richiede una quantità significativa di risorse per l'attacco. DLB, d'altra parte, opera su grafi dinamici e mira a progettare trigger variabili.

Tuttavia, entrambi i metodi sono limitati in praticità e furtività. Il nostro articolo presenta un nuovo approccio agli attacchi backdoor nella previsione dei collegamenti, usando un singolo nodo come trigger, che è meno evidente e più facile da implementare.

#La Nostra Proposta per Attacchi Backdoor nella Previsione dei Collegamenti

Questo articolo offre un metodo innovativo per condurre attacchi backdoor nei compiti di previsione dei collegamenti utilizzando GNNs. L'idea centrale è quella di impiegare un singolo nodo come trigger, che consente un approccio efficiente ma furtivo per inserire un backdoor nel modello.

#I Passaggi del Nostro Attacco

1. Creazione del Nodo Trigger: Viene creato un nuovo nodo per servire come trigger. Le caratteristiche di questo nodo vengono generate per garantire che sia distinto dagli altri nodi nel grafo. Analizzando la frequenza delle caratteristiche all'interno del dataset, possiamo selezionare caratteristiche per il trigger che si verificano meno spesso tra i nodi normali.

2. Selezione delle Coppie di Nodi Target: Successivamente, scegliamo coppie di nodi non collegati nel grafo dove il trigger sarà iniettato. Il processo di selezione si concentra su coppie con caratteristiche scarse, il che significa che i nodi hanno meno elementi diversi da zero nei loro vettori di caratteristiche.

3. Avvelenamento del Dataset: Le coppie di nodi target selezionate vengono quindi collegate al nodo trigger. Questo cambia effettivamente le coppie non collegate in coppie collegate durante la fase di addestramento del modello, inserendo il backdoor nel modello.

4. Attivazione del Backdoor: Durante la fase di previsione, se il nodo trigger è collegato a una delle coppie target, il modello preverrà erroneamente che esista un link. Quando il trigger è assente dall'input, il modello funzionerà correttamente.

#Valutazione Sperimentale

Per convalidare l'efficacia del nostro attacco backdoor, abbiamo condotto esperimenti utilizzando quattro modelli popolari su quattro dataset di riferimento. Abbiamo valutato il tasso di successo dell'attacco, cioè quanto spesso il modello ha fatto previsioni errate a causa del backdoor quando è stato attivato.

#Dataset e Modelli Utilizzati

I dataset utilizzati nei nostri esperimenti includono Cora, CiteSeer, CS e Physics. Ogni dataset consiste in una struttura a grafo dove i nodi rappresentano entità come articoli di ricerca, e i bordi rappresentano le relazioni tra di essi.

Abbiamo testato il nostro attacco su quattro diversi modelli GNN:

• Graph Auto-Encoder (GAE)
• Variational Graph Auto-Encoder (VGAE)
• Adversarial Regularized Graph Auto-Encoder (ARGA)
• Adversarial Regularized Variational Graph Auto-Encoder (ARVGA)

Questi modelli utilizzano tecniche diverse per la previsione dei collegamenti e ci aiutano a valutare l'efficacia del nostro attacco in vari contesti.

#Risultati e Analisi

I risultati dei nostri esperimenti hanno mostrato che il nostro attacco backdoor ha mantenuto alti tassi di successo con un impatto minimo sull'accuratezza generale del modello. Quando l'attacco ha attivato il backdoor, abbiamo raggiunto tassi di successo superiori all'89% nella maggior parte degli scenari, con solo una leggera diminuzione nell'accuratezza delle previsioni pulite fatte dal modello.

Gli esperimenti hanno anche confermato che i tassi di avvelenamento, che misurano la proporzione del dataset che abbiamo alterato, erano bassi. Questo indica che il nostro attacco è sia efficace che furtivo, poiché minimizza le possibilità di rilevamento.

#Confronto con Metodi Esistenti

Confrontando il nostro metodo con i metodi di attacco backdoor esistenti, abbiamo trovato che il nostro approccio era non solo efficace, ma anche più efficiente. Il nostro uso di un singolo nodo come trigger consente un livello di interferenza più basso con i dati di addestramento, rendendo più difficile la rilevazione. I metodi tradizionali che si basano su sottografi complessi richiedono più risorse e sono più propensi a essere riconosciuti come manipolazioni.

#Conclusione e Lavori Futuri

Questo articolo evidenzia una vulnerabilità significativa delle GNNs nel contesto della previsione dei collegamenti, mostrando l'efficacia di un attacco backdoor utilizzando un singolo nodo trigger. Man mano che le GNNs trovano ampia applicazione in vari campi, è fondamentale affrontare queste minacce alla sicurezza e sviluppare difese più robuste contro potenziali attacchi.

Le ricerche future dovrebbero concentrarsi sulla creazione di difese contro tali attacchi backdoor e sull'esplorazione dell'impatto di queste vulnerabilità in scenari reali. Con l'interesse per le GNNs che continua a crescere, garantire la sicurezza di questi modelli sarà vitale per mantenere la fiducia nelle applicazioni basate sui dati.