I huvudsak utgår alla datagruvalgoritmer från att datagenereringsprocessen är oberoende av datagruvarbetarnas verksamhet. På många områden, bland annat för att upptäcka skräppost, upptäcka intrång, upptäcka bedrägerier, övervaka och bekämpa terrorism, är detta dock långt ifrån fallet: uppgifterna manipuleras aktivt av en motståndare som försöker få klassificeringsgrundaren att producera falska negativ. Inom dessa områden kan en klassificeringsinsats snabbt brytas ned efter det att den har satts in, eftersom motståndaren lär sig att besegra den. För närvarande är den enda lösningen på detta upprepade, manuella, ad hoc rekonstruktion av klassificeringen. I detta dokument utvecklar vi en formell ram och algoritmer för detta problem. Vi ser klassificering som ett spel mellan klassificeraren och motståndaren, och producerar en klassificering som är optimal med tanke på motståndarens optimala strategi. Experiment i en skräppostdetektionsdomän visar att detta tillvägagångssätt i hög grad kan överträffa en klassificerare som lärt sig på standardsättet, och (inom ramen för problemets parametrar) automatiskt anpassa klassifieraren till motståndarens föränderliga manipulationer.
REF presenterar det kontradiktoriska lärandet som ett tvåspelsspel mellan klassifieraren och motståndaren, och utformar en robust inlärningsalgoritm ur ett bayesiskt lärandeperspektiv.
Adversarial classification
{'venue': "KDD '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}