Deceptive Fairness Attacks on Graphs via Meta Learning

📄 arXiv: 2310.15653v1 📥 PDF

作者: Jian Kang, Yinglong Xia, Ross Maciejewski, Jiebo Luo, Hanghang Tong

分类: cs.LG, cs.SI, stat.ML

发布日期: 2023-10-24

备注: 23 pages, 11 tables

💡 一句话要点

提出FATE框架以实现图学习中的欺骗性公平攻击

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 图学习 公平性 中毒攻击 元学习 图神经网络 对抗鲁棒性 偏见放大

📋 核心要点

  1. 现有图学习模型在公平性方面面临中毒攻击的挑战，容易被操控以加剧偏见。
  2. 论文提出的FATE框架通过双层优化问题实现欺骗性公平攻击，具有广泛适用性。
  3. 实验结果显示，FATE在真实数据集上有效放大了图神经网络的偏见，同时保持了任务效用。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了图学习模型中的欺骗性公平攻击，旨在通过中毒攻击来隐蔽地加剧偏见。我们通过双层优化问题来回答这一问题，并提出了一种基于元学习的框架FATE。FATE适用于各种公平性定义和图学习模型，以及任意的操控操作。我们进一步将FATE实例化为针对图神经网络的统计平衡和个体公平性攻击。实验结果表明，FATE能够在保持下游任务效用的同时，放大图神经网络的偏见。希望本研究能为公平图学习的对抗鲁棒性提供见解，并为未来的鲁棒公平图学习设计提供启示。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决图学习模型中公平性受到中毒攻击影响的问题。现有方法在应对这种攻击时，往往无法有效识别和抵御潜在的操控，导致模型偏见加剧。

核心思路：论文的核心思路是通过双层优化框架，利用元学习技术设计FATE，以实现对图学习模型的欺骗性攻击。这样的设计使得攻击者能够灵活选择操控操作，从而在不同的公平性定义下实施攻击。

技术框架：FATE的整体架构包括两个主要阶段：首先，通过元学习优化攻击策略；其次，利用优化后的策略对图学习模型进行中毒攻击。框架的灵活性使其能够适应多种图学习模型和公平性定义。

关键创新：FATE的主要创新在于其双层优化结构和元学习的结合，使得攻击者可以在多种场景下有效地实施攻击。这一方法与传统的单一优化方法相比，具有更强的适应性和效果。

关键设计：在FATE中，设计了特定的损失函数来衡量攻击效果，并通过调整参数来优化攻击策略。此外，网络结构采用了图神经网络的特性，以确保攻击的有效性和隐蔽性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FATE在多个真实数据集上成功放大了图神经网络的偏见，尤其是在统计平衡和个体公平性方面。与基线模型相比，FATE在保持下游任务效用的同时，偏见放大幅度达到了显著的提升，展示了其强大的攻击能力和灵活性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交网络分析、推荐系统和金融欺诈检测等。通过理解和应对图学习中的欺骗性公平攻击，可以提高模型的鲁棒性，确保在实际应用中实现公平性目标，减少潜在的偏见影响。未来，这一研究方向可能推动更安全和公平的图学习系统的设计与实现。

📄 摘要（原文）

We study deceptive fairness attacks on graphs to answer the following question: How can we achieve poisoning attacks on a graph learning model to exacerbate the bias deceptively? We answer this question via a bi-level optimization problem and propose a meta learning-based framework named FATE. FATE is broadly applicable with respect to various fairness definitions and graph learning models, as well as arbitrary choices of manipulation operations. We further instantiate FATE to attack statistical parity and individual fairness on graph neural networks. We conduct extensive experimental evaluations on real-world datasets in the task of semi-supervised node classification. The experimental results demonstrate that FATE could amplify the bias of graph neural networks with or without fairness consideration while maintaining the utility on the downstream task. We hope this paper provides insights into the adversarial robustness of fair graph learning and can shed light on designing robust and fair graph learning in future studies.