I vårt senaste arbete (Bubeck, Price, Razenshteyn, arXiv:1805.10204) hävdade vi att kontradiktoriska exempel på maskininlärning kan bero på en inneboende beräkningshårdhet av problemet. Mer exakt konstruerade vi en binär klassificering uppgift för vilken (i) en robust klassificerare finns; men ingen icke-trivial noggrannhet kan erhållas med en effektiv algoritm i (ii) den statistiska frågemodellen. I detta dokument stärker vi avsevärt både (i) och (ii): vi konstruerar nu en uppgift som medger (i') en maximal robust klassificering (det vill säga det kan tolerera perturbationer av storlek jämförbar med storleken på exemplen själva); och dessutom visar vi beräkningshårdhet att lära sig denna uppgift under (ii') ett standard kryptografiskt antagande.
I detta dokument och i REF utvidgas detta arbete.
Adversarial Examples from Cryptographic Pseudo-Random Generators
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}