Abstract-Pattern igenkänning och maskininlärning tekniker har i allt högre grad antagits i kontradiktoriska inställningar såsom spam, intrång och malware upptäckt, även om deras säkerhet mot välgjorda attacker som syftar till att undvika upptäckt genom att manipulera data vid testtid har ännu inte noggrant bedömts. Även om tidigare arbete främst har varit inriktat på att ta fram motståndare-medvetna klassificeringsalgoritmer för att motverka undandragande försök, har endast ett fåtal författare övervägt effekten av att använda reducerade funktionsuppsättningar på klassificeringssäkerhet mot samma attacker. Ett intressant, preliminärt resultat är att klassificeringssäkerhet för skatteundandragande till och med kan förvärras genom tillämpning av funktionsval. I detta dokument ger vi en mer detaljerad utredning av denna aspekt, som belyser säkerhetsegenskaperna hos funktionsvalet mot undanflyktsattacker. Inspirerad av tidigare arbete på motståndare-medvetna klassificeringar, föreslår vi en ny motståndare-medveten funktion urvalsmodell som kan förbättra klassificeringssäkerhet mot skatteflykt attacker, genom att införliva specifika antaganden om motståndarens data manipulation strategi. Vi fokuserar på ett effektivt, omslagsbaserat genomförande av vår strategi, och validerar experimentellt dess sundhet på olika programexempel, inklusive skräppost och malware upptäckt.
Zhang m.fl. I REF föreslogs en alternativ och medveten modell för urval av funktioner som införlivade specifika antaganden om en undanflykts strategi för datamanipulation.
Adversarial Feature Selection Against Evasion Attacks
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}