Graph Neural Networks (GNNs) are widely adopted to analyse non-Euclidean data, such as chemical networks, brain networks, and social networks, modelling complex relationships and interdependency between objects. Recently, Membership Inference Attack (MIA) against GNNs raises severe privacy concerns, where training data can be leaked from trained GNN models. However, prior studies focus on inferring the membership of only the components in a graph, e.g., an individual node or edge. How to infer the membership of an entire graph record is yet to be explored. In this paper, we take the first step in MIA against GNNs for graph-level classification. Our objective is to infer whether a graph sample has been used for training a GNN model. We present and implement two types of attacks, i.e., training-based attacks and threshold-based attacks from different adversarial capabilities. We perform comprehensive experiments to evaluate our attacks in seven real-world datasets using five representative GNN models. Both our attacks are shown effective and can achieve high performance, i.e., reaching over 0.7 attack F1 scores in most cases. Furthermore, we analyse the implications behind the MIA against GNNs. Our findings confirm that GNNs can be even more vulnerable to MIA than the models with non-graph structures. And unlike the node-level classifier, MIAs on graph-level classification tasks are more co-related with the overfitting level of GNNs rather than the statistic property of their training graphs.


翻译:直径网络(GNNs)被广泛采用,用于分析非厄尔几里德数据,如化学网络、脑网络和社会网络,模拟不同物体之间的复杂关系和相互依存关系。最近,对GNNs的会员推算攻击(MIA)引起了严重的隐私问题,因为培训数据可以从经过培训的GNN模式中泄漏。然而,先前的研究侧重于推断一个图表中仅包含某个组成部分的成员,例如单个节点或边缘。如何推断整个图表记录的成员身份尚有待探讨。在本文中,我们对GNNNS的模型进行模拟分析,我们的第一个步骤是针对GNNP的模型样本是否用于培训GNNN模式。我们提出并实施两种类型的袭击,即基于培训的袭击和基于门槛的袭击。我们用五种具有代表性的GNNNF的模型来评估我们在七个真实世界数据集中的攻击情况。我们的攻击表现有效,并且可以达到高性表现,即对GNNF的数值比G的G1的数值要高。我们比G1的数值级的数值要分析更多。

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