PGM-attack

अवलोकन

हमारे पेपर, Poisoning Attacks on the PGM-index के लिए आधिकारिक कोड।

त्वरित शुरुआत

1. क्लोन और सबमॉड्यूल

git clone https://github.com/atsukisato/pgm-attack.git
cd pgm-attack
git submodule update --init --recursive

2. बिल्ड

./scripts/build.sh

CMake की आवश्यकता है (निर्भरताएँ देखें)। आउटपुट build/ के अंतर्गत जाते हैं (डिफ़ॉल्ट रूप से बाइनरी build/bin में)।

3. डाउनलोड, प्रीप्रोसेस और सिंथेटिक डेटा

./scripts/download_alex_dataset.sh       # ALEX
./scripts/download_mgbench.sh            # mgbench
./scripts/download_sosd_datasets.sh      # SOSD
./scripts/preprocess_alex_dataset.sh     # ALEX
./scripts/preprocess_mgbench.sh          # mgbench
./scripts/generate_synthetic_dataset.sh  # synthetic

4. प्रयोग

प्रत्येक रन ./scripts/run_experiment.sh <config.json> के माध्यम से एक JSON कॉन्फ़िग लेता है। उदाहरण:

4.1 अधिकतम त्रुटि को अधिकतम करें (जैसे n=16, consecutive विधि)

./scripts/run_experiment.sh "configs/experiments/poison_attack/maximize_maxerror_consec/baseline_n16.json"

4.2 कवर किए गए वैध कुंजियों को न्यूनतम करें (जैसे epsilon=2, consecutive विधि)

./scripts/run_experiment.sh "configs/experiments/poison_attack/minimize_segment_length/baseline_epsilon2.json"

4.3 m_opt को अधिकतम करें (PGM-index उदाहरण)

./scripts/run_experiment.sh "configs/experiments/poison_attack/inject_poisons_to_minimize_segment_length_swing_lambda_with_theta/baseline.json"

4.4 m_opt पर ऊपरी सीमा (इंस्टेंस-निर्भर उदाहरण)

./scripts/run_experiment.sh "configs/experiments/upper_bound/fix_w_per_block/baseline.json"

4.5 सभी प्रयोग चलाएँ (बैच)

scripts/run_all_experiment.sh में प्रयोग कॉन्फ़िग की पूरी सूची चलाता है (सेट बदलने के लिए उस फ़ाइल को संपादित करें)।

./scripts/run_all_experiment.sh

5. प्लॉट और तालिकाएँ

रिपॉज़िटरी रूट से:

./scripts/plot.sh
./scripts/print_table.sh

आंकड़े और लॉग fig/ के अंतर्गत लिखे जाते हैं। पहले Python निर्भरताएँ इंस्टॉल करें: pip install -r requirements.txt।

निर्भरताएँ

• C++ टूलचेन: g++, make, और CMake (बिल्ड स्क्रिप्ट CMake के साथ कॉन्फ़िगर करती है और cmake --build के साथ बिल्ड करती है, जो आमतौर पर Make को आमंत्रित करता है)।
• Python 3 जिसमें requirements.txt में दिए गए पैकेज हों (प्लॉटिंग / तालिका स्क्रिप्ट)।
• jq — प्रयोग JSON को पार्स करने के लिए ./scripts/run_experiment.sh द्वारा आवश्यक।

प्रोजेक्ट संरचना

पथ	भूमिका
src/	C++ स्रोत (हमले, PGM बेंचमार्क, टूल, ऊपरी सीमाएँ)।
configs/experiments/	प्रयोग JSON कॉन्फ़िग (poison_attack/, upper_bound/, आदि के अंतर्गत पथ)।
scripts/	बिल्ड, डेटा, run_experiment.sh, run_all_experiment.sh, plot.sh, print_table.sh।
third_party/	Git सबमॉड्यूल (PGM-index, FITing-Tree, RadixSpline)।
data/, results/, fig/	डेटा, रन आउटपुट, और उत्पन्न आंकड़े / तालिका लॉग।
plot/	Python प्लॉटिंग और तालिका-प्रिंटिंग स्क्रिप्ट।

Docker

इमेज को एक बार बिल्ड करें:

./docker_build.sh

• docker_run.sh — इंटरैक्टिव कंटेनर: रिपॉज़िटरी को /workspace पर माउंट करता है, 8 CPU आवंटित करता है (0–7), और आपको bash में छोड़ देता है ताकि आप मैन्युअल रूप से कमांड बिल्ड और चला सकें।
• docker_run_all.sh — डिटैच्ड रन: कंटेनर के अंदर ./scripts/run_all_experiment.sh निष्पादित करता है (8 CPU) और stdout को results/run_all.log में लिखता है।
• docker_run_all_single_cpu.sh — docker_run_all.sh के समान, लेकिन सिंगल-थ्रेडेड रन के लिए एक CPU और OMP_NUM_THREADS=1 के साथ।

तीनों इमेज pgm_poisoning:latest और स्क्रिप्ट में दिए गए समान capability / volume सेटिंग्स का उपयोग करते हैं।