Classifier smitning består i att hitta för en given instans x "nerest" instans x sådan att klassificeringsförutsägelser av x och x är olika. Vi presenterar två nya algoritmer för systematisk beräkning av skatteundandragande för trädensembler som t.ex. boostade träd och slumpmässiga skogar. Vår första algoritm använder en Blandad Integer Linjär Program lösare och finner den optimala undvikande instans under en uttrycksfull uppsättning begränsningar. Vår andra algoritm avlöser optimalitet för hastighet genom att använda symbolisk förutsägelse, en ny algoritm för snabba finita skillnader på trädensembler. På en siffrig igenkänningsuppgift visar vi att både lutningsboostrade träd och slumpmässiga skogar är extremt känsliga för skatteundandragande. Slutligen härdar vi en boostad trädmodell utan förlust av prediktiv noggrannhet genom att öka träningssetet för varje boosterrunda med undanmanöver, en teknik som vi kallar adversarial boosting.
Kantchelian, et al., REF föreslog två algoritmer för undandragande attacker på träd ensemble klassificerare, som lutning ökade träd och slumpmässiga skogar.
Evasion and Hardening of Tree Ensemble Classifiers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}