PGM-attack

概要

本論文 Poisoning Attacks on the PGM-index の公式コードです。

クイックスタート

1. クローンとサブモジュール

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

2. ビルド

./scripts/build.sh

CMake が必要です（依存関係を参照）。出力は build/ 以下に生成されます（デフォルトではバイナリは build/bin に配置されます）。

3. ダウンロード、前処理、合成データ

./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. 実験

各実行は ./scripts/run_experiment.sh <config.json> を介して 1 つの JSON 設定を受け取ります。例：

4.1 最大誤差を最大化する（例：n=16、consecutive 法）

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

4.2 カバーされる正当なキーを最小化する（例：epsilon=2、consecutive 法）

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

4.3 m_opt を最大化する（PGM-index の例）

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

4.4 m_opt の上限（インスタンス依存の例）

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

4.5 すべての実験を実行する（バッチ）

scripts/run_all_experiment.sh 内の実験設定の全リストを実行します（セットを変更するにはそのファイルを編集してください）。

./scripts/run_all_experiment.sh

5. プロットと表

リポジトリのルートから：

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

図とログは fig/ 以下に書き出されます。まず Python の依存関係をインストールしてください：pip install -r requirements.txt。

依存関係

C++ ツールチェーン： g++、make、および CMake（ビルドスクリプトは CMake で構成し、cmake --build でビルドします。これは通常 Make を呼び出します）。
Python 3 と requirements.txt に記載のパッケージ（プロット／表スクリプト用）。
jq — 実験 JSON を解析するために ./scripts/run_experiment.sh で必要です。

プロジェクト構成

パス	役割
`src/`	C++ ソース（攻撃、PGM ベンチマーク、ツール、上限）。
`configs/experiments/`	実験用 JSON 設定（`poison_attack/`、`upper_bound/` などの下のパス）。
`scripts/`	ビルド、データ、`run_experiment.sh`、`run_all_experiment.sh`、`plot.sh`、`print_table.sh`。
`third_party/`	Git サブモジュール（PGM-index、FITing-Tree、RadixSpline）。
`data/`、`results/`、`fig/`	データ、実行出力、生成された図／表ログ。
`plot/`	Python のプロットおよび表出力スクリプト。

Docker

イメージを一度ビルドします：

./docker_build.sh

docker_run.sh — 対話型コンテナ：リポジトリを /workspace にマウントし、8 CPU（0–7）を割り当て、bash に入るので、手動でコマンドをビルドおよび実行できます。
docker_run_all.sh — デタッチ実行：コンテナ内（8 CPU）で ./scripts/run_all_experiment.sh を実行し、標準出力を results/run_all.log に書き込みます。
docker_run_all_single_cpu.sh — docker_run_all.sh と同じですが、シングルスレッド実行のために 1 CPU と OMP_NUM_THREADS=1 を使用します。

3 つすべてがイメージ pgm_poisoning:latest と、スクリプト内と同じケーパビリティ／ボリューム設定を使用します。

pgm-attack

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