Abstrakt. I många säkerhetstillämpningar ställs ett mönsterigenkänningssystem inför ett kontradiktoriskt klassificeringsproblem, där en intelligent, adaptiv motståndare ändrar mönster för att undvika klassificeringen. Flera strategier har nyligen föreslagits för att göra en klassificering svårare att undvika, men de bygger bara på kvalitativa och intuitiva argument. I detta arbete överväger vi en strategi som består i att dölja information om klassificeringen för motståndaren genom införandet av någon slumpmässighet i beslutsfunktionen. Vi fokuserar på ett genomförande av denna strategi i ett system med flera klassificeringar, vilket är en klassificeringsarkitektur som ofta används i säkerhetstillämpningar. Vi ger ett formellt stöd till denna strategi, baserad på en analytisk ram för kontradiktoriska klassificeringsproblem som nyligen föreslagits av andra författare, och ger en experimentell utvärdering av en skräppostfiltrering för att illustrera våra resultat.
I REF analyserade vi en randomiseringsstrategi baserad på MCS för att förbättra robustheten genom att förhindra en motståndare från att få för mycket kunskap om en klassificering.
Adversarial Pattern Classification Using Multiple Classifiers and Randomisation
{'venue': 'SSPR/SPR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}