Time Series Classification (TSC) problem uppstår i många verkliga data mining uppgifter som sträcker sig från medicin och säkerhet till mänsklig aktivitet erkännande och livsmedelssäkerhet. Med den senaste tidens framgång av djupa neurala nätverk inom olika områden såsom datorseende och behandling av naturligt språk, började forskare anta dessa tekniker för att lösa tidsserie data mining problem. Såvitt vi vet har dock inget tidigare arbete övervägt sårbarheten hos djupinlärningsmodeller för kontradiktoriska tidsserier, vilket skulle kunna göra dem otillförlitliga i situationer där det beslut som fattas av klassifieraren är avgörande, t.ex. inom medicin och säkerhet. För datorseende problem, har sådana attacker visat sig vara mycket lätt att utföra genom att ändra bilden och lägga till en omärklig mängd buller för att lura nätverket att felaktigt klassificera den ingående bilden. Efter detta arbete föreslår vi att man utnyttjar befintliga kontradiktoriska attackmekanismer för att lägga till ett speciellt buller till ingångstidsserierna för att minska nätverkets förtroende när man klassificerar fall vid provtillfället. Våra resultat visar att nuvarande toppmoderna djupinlärningstidsserier klassificerare är sårbara för kontradiktoriska attacker som kan få stora konsekvenser på flera områden såsom livsmedelssäkerhet och kvalitetssäkring. • Definition och formalisering av kontradiktoriska attacker för
En färsk upptäckt ( REF ) visar att sårbarheten hos toppmoderna tidsseriers klassificeringsnätverk för enkla kontradiktoriska attacker, får tillbaka fokus på att bygga mer robusta tidsserieklassare.
Adversarial Attacks on Deep Neural Networks for Time Series Classification
{'venue': '2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}