Adversarial explanations for knowledge graph embeddings


Betz, Patrick ; Meilicke, Christian ; Stuckenschmidt, Heiner



DOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2022/391
URL: https://www.ijcai.org/proceedings/2022/391
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2022
Buchtitel: Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence : Vienna, 23-29 July 2022
Seitenbereich: 2820-2826
Veranstaltungstitel: Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence
Veranstaltungsort: Wien, Austria
Veranstaltungsdatum: 23.-29.07.2022
Herausgeber: De Raedt, Luc
Ort der Veröffentlichung: Darmstadt ; Vienna
Verlag: International Joint Conferences on Artificial Intelligence
ISBN: 978-1-956792-00-3
Verwandte URLs:
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: We propose a novel black-box approach for performing adversarial attacks against knowledge graph embedding models. An adversarial attack is a small perturbation of the data at training time to cause model failure at test time. We make use of an efficient rule learning approach and use abductive reasoning to identify triples which are logical explanations for a particular prediction. The proposed attack is then based on the simple idea to suppress or modify one of the triples in the most confident explanation. Although our attack scheme is model independent and only needs access to the training data, we report results on par with state-of-the-art white-box attack methods that additionally require full access to the model architecture, the learned embeddings, and the loss functions. This is a surprising result which indicates that knowledge graph embedding models can partly be explained post hoc with the help of symbolic methods.




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