Klassificerare används ofta för att upptäcka felskapande aktiviteter. Vi studerar hur en motståndare systematiskt kan fråga en klassificerare för att få fram information som gör det möjligt för motståndaren att undvika upptäckt samtidigt som han ådrar sig en nära-minimal kostnad för att ändra sin avsedda underkastelse. Vi generaliserar teorin om Lowd och Meek (2005) till familjen av konvexa klassificerare som partitionerar ingångsutrymme i två uppsättningar varav en är konvex. Vi presenterar frågealgoritmer för denna familj som konstruerar oupptäckta fall av ungefär minimal kostnad med endast polynom-många frågor i dimensionen av utrymmet och i nivån av approximation. Våra resultat visar att det nästan optimala skatteundandragandet kan åstadkommas utan att klassifierarens beslutsgräns ändras. Vi anser också att allmänna l p kostnader och visar att nära optimal skatteflykt på familjen av konvexa-inducerande klassificerare i allmänhet är effektiv för både positiv och negativ konvexitet för alla nivåer av approximation om p = 1.
Men de attackeras av motståndare som genererar undersökande frågor för att få information som i gengäld gör det möjligt för dem att undvika upptäckt REF.
Query Strategies for Evading Convex-Inducing Classifiers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}