Abstract-Attack detektion brukar närma sig som ett klassificeringsproblem. Men standard klassificering verktyg ofta fungerar dåligt, eftersom en adaptiv angripare kan forma sina attacker som svar på algoritmen. Detta har lett till det senaste intresset för att utveckla metoder för kontradiktorisk klassificering, men så vitt vi vet har det funnits ett fåtal tidigare studier som tar hänsyn till angriparens kompromiss mellan att anpassa sig till den klassificering som används mot honom med hans önskan att upprätthålla effektiviteten i hans attack. Inbegripet denna effekt är en nyckel för att hitta lösningar som fungerar bra i praktiken. I denna undersökning, vi modellerar interaktionen som ett spel mellan en försvarare som väljer en klassificering för att skilja mellan attacker och normalt beteende baserat på en uppsättning observerade funktioner och en angripare som väljer sina attackfunktioner (klass 1-data). Normalt beteende (klass 0 data) är slumpmässigt och exogent. Angriparens mål balanserar nyttan av attacker och kostnaden för att upptäckas medan försvararens mål balanserar nyttan av en korrekt attack upptäckt och kostnaden för falsk larm. Vi tillhandahåller en effektiv algoritm för att beräkna alla Nash equilibria och en kompakt karakterisering av de möjliga formerna av en Nash jämvikt som avslöjar intuitiva meddelanden om hur man utför klassificering i närvaro av en angripare. Vi undersöker också kvalitativt och kvantitativt effekterna av icke-attacker och underliggande parametrar på jämviktsstrategierna.
REF studerar en icke-nollsumma adversarial klassificering spel där försvararen inte har några begränsningar på klassificeringen, men angriparen är begränsad till en ändlig uppsättning vektorer.
A Game-Theoretic Analysis of Adversarial Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}