[论文解读] Adversarial Link Prediction in Social Networks.

Kai Zhou, Tomasz Michalak+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 22, 2018

Complex Network Analysis Techniques参考文献 13被引用 7

一句话总结

本文研究社交网络中基于相似度的链接预测所面临的对抗性攻击，重点关注通过删除链接来降低预测准确性的攻击方式。提出局部与全局攻击策略，证明了多个变体为 NP-难问题，并为难以求解的情形开发了具有理论保证的高效近似算法。

ABSTRACT

Link prediction is one of the fundamental problems in computational social science. A particularly common means to predict existence of unobserved links is via structural similarity metrics, such as the number of common neighbors; node pairs with higher similarity are thus deemed more likely to be linked. However, a number of applications of link prediction, such as predicting links in gang or terrorist networks, are adversarial, with another party incentivized to minimize its effectiveness by manipulating observed information about the network. We offer a comprehensive algorithmic investigation of the problem of attacking similarity-based link prediction through link deletion, focusing on two broad classes of such approaches, one which uses only local information about target links, and another which uses global network information. While we show several variations of the general problem to be NP-Hard for both local and global metrics, we exhibit a number of well-motivated special cases which are tractable. Additionally, we provide principled and empirically effective algorithms for the intractable cases, in some cases proving worst-case approximation guarantees.

研究动机与目标

• 研究攻击者如何通过在社交网络中战略性地删除链接来破坏基于相似度的链接预测。
• 分析在局部与全局结构相似度度量下，链接删除攻击的计算复杂度。
• 识别攻击问题的可解特殊情形，以便设计高效算法。
• 为难以求解的攻击变体设计有理论依据的近似算法，并提供可证明的最坏情况性能保证。

提出的方法

• 提出一种针对基于相似度的链接预测的对抗性链接删除攻击框架，以共同邻居及其他结构相似度度量作为预测基础。
• 将攻击策略分类为局部（仅使用局部网络信息针对单个链接）与全局（使用完整网络结构）方法。
• 通过从已知的 NP-难问题进行归约，证明在局部与全局设置下，攻击问题的多个变体均为 NP-难。
• 识别出特定结构条件，使攻击问题变得可解，从而可实现多项式时间求解。
• 为难以求解的情形设计近似算法，其最坏情况性能保证通过组合优化原理推导得出。
• 在真实世界与合成网络上对所提算法进行实验评估，以检验其有效性与可扩展性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在何种计算复杂度下，通过删除链接可使目标节点对的相似度得分最小化？
• RQ2 局部与全局攻击策略在效果与计算可行性方面如何比较？
• RQ3 网络的何种结构特征可使对抗性链接删除问题获得可解解法？
• RQ4 能否为难以求解的攻击变体设计具有可证明性能边界的近似算法？
• RQ5 所提算法在真实世界社交网络数据集上的实际效果如何？

主要发现

• 在局部与全局相似度度量下，对抗性链接删除问题的多个变体被证明为 NP-难。
• 特定结构约束（如有界度数或稀疏网络配置）可使某些攻击变体变得可解，从而实现多项式时间求解。
• 为难以求解的情形开发了近似算法，并通过理论分析建立了最坏情况性能保证。
• 实验评估表明，所提算法能有效降低目标链接的相似度得分，尤其在全局攻击策略下效果显著。
• 结果表明，基于相似度的链接预测易受战略性链接删除攻击的影响，尤其当攻击者可访问全局网络信息时。