Inlärning i kontradiktoriska inställningar blir en viktig uppgift för applikationsdomäner där angripare kan injicera skadliga data i utbildningen för att subvertera normal drift av datadriven teknik. Val av funktioner har i stor utsträckning använts i maskininlärning för säkerhetsapplikationer för att förbättra generalisering och beräkningseffektivitet, även om det inte är klart om dess användning kan vara fördelaktigt eller till och med kontraproduktivt när träningsdata förgiftas av intelligenta angripare. I detta arbete kastar vi ljus över denna fråga genom att tillhandahålla en ram för att undersöka robustheten hos populära funktioner urvalsmetoder, inklusive LASSO, ås regression och det elastiska nätet. Våra resultat på malware upptäckt visar att funktionen urvalsmetoder kan avsevärt äventyras under attack (vi kan minska LASSO till nästan slumpmässiga val av funktioner uppsättningar genom noggrann insättning av mindre än 5% förgiftade träningsprover), belyser behovet av specifika motåtgärder.
Ett liknande tillvägagångssätt föreslås i REF för förgiftning inbäddade funktion urvalsmetoder, inklusive LASSO, ås regression och elastiskt nät.
Is feature selection secure against training data poisoning?
{'venue': 'Proc. of the 32nd ICML, Lille, France, 2015. JMLR: W&CP vol. 37', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}