- 简介最近几年,图机器学习(Graph ML)取得了重大进展。由于其处理图结构数据的卓越能力,Graph ML技术已广泛应用于不同的领域,包括金融、医疗和交通等关键领域。尽管Graph ML模型具有社会效益,但最近的研究强调了与其广泛使用相关的重大安全问题。由于缺乏安全设计,这些模型可能会产生不可靠的预测,表现出较差的泛化能力,并危及数据保密性。在金融欺诈检测等高风险场景中,这些漏洞可能会危及个人和整个社会。因此,优先开发以安全为导向的Graph ML模型以减轻这些风险并增强公众对其应用的信心至关重要。在本综述论文中,我们探讨了三个关键方面对于增强Graph ML安全至关重要,包括可靠性、泛化能力和保密性。我们将每个方面的威胁分为三个类别:模型威胁、数据威胁和攻击威胁,并进行了分析。这个新颖的分类法指导了我们对保护免受这些威胁的有效策略的审查。我们的系统性审查为未来研究开发实用的、以安全为中心的Graph ML模型奠定了基础。此外,我们强调了安全的Graph ML实践的重要性,并提出了进一步研究这一关键领域的有前途的途径。
- 图表
- 解决问题如何提高图机器学习(Graph ML)的安全性?
- 关键思路通过对模型威胁、数据威胁和攻击威胁进行分类和分析,提出保护策略来提高Graph ML的可靠性、泛化性和保密性。
- 其它亮点本文系统性地阐述了保护Graph ML安全的重要性,并提出了解决方案。实验设计合理,提出的保护策略具有实用性和可行性。文章指出了未来研究的方向和值得深入探讨的问题。
- 最近的相关研究有:1. GraphSNN: Graph Structural Neural Networks for Data-Driven Drug Discovery. 2. A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks. 3. Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications. 等。
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