Abstract-In spam och malware upptäckt, angripare utnyttja randomisering för att obfusca skadliga data och öka sina chanser att undkomma detektion vid testtid, t.ex., malware kod är typiskt obfuscated med hjälp av slumpmässiga strängar eller byte sekvenser för att dölja kända bedrifter. Intressant nog har randomisering också föreslagits för att förbättra säkerheten för att lära algoritmer mot undanflykter attacker, eftersom det resulterar i att dölja information om klassificeraren till angriparen. Det senaste arbetet har föreslagit spelteoretiska formuleringar för att lära sig säkra klassificeringar, genom att simulera olika skatteflyktsattacker och ändra klassificeringsfunktionen i enlighet därmed. Men både klassificeringsfunktionen och de simulerade datamanipuleringarna har modellerats på ett deterministiskt sätt, utan att redovisa någon form av randomisering. I detta dokument, vi övervinna denna begränsning genom att föreslå en randomiserad förutsägelse spel, nämligen en icke-kooperativ spel-teoretisk formulering där klassificeraren och angriparen gör randomiserade strategival enligt någon sannolikhetsfördelning definieras över respektive strategi uppsättning. Vi visar att vår strategi gör det möjligt att förbättra avvägningen mellan attackdetektering och falsklarm med avseende på toppmoderna säkra klassificeringar, även mot attacker som skiljer sig från de hypoteser under design, om programexempel inklusive handskriven igenkänning av siffror, spam och malware upptäckt.
I REF, Rota et al. har presenterat en spel-teoretisk formulering där en inlärare och en angripare gör randomiserade strategival.
Randomized Prediction Games for Adversarial Machine Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}