Abstract Traditionella klassificeringsmetoder utgår från att utbildnings- och testdata härrör från samma underliggande fördelning. I flera kontradiktoriska inställningar är dock testsetet avsiktligt konstruerat för att öka felfrekvensen hos klassificeringsmaskinen. Ett framträdande exempel är spammail där ord omvandlas för att komma runt ordbaserade funktioner inbäddade i ett spamfilter. I detta papper modellerar vi interaktionen mellan en datagruve och en motståndare som ett Stackelberg spel med konvexa förlustfunktioner. Vi löser för Nash jämvikt som är ett par strategier (klassificeringsvikter, datatransformationer) från vilka det inte finns något incitament för vare sig data gruvarbetaren eller motståndaren att avvika. Experiment på syntetiska och verkliga data visar att Nash jämviktslösning leder till lösningar som är mer robusta för efterföljande manipulation av data och också ger intressanta insikter om både data gruvarbetaren och motståndaren.
Wei Liu, et al REF modell interaktionen mellan en data gruvarbetare och en motståndare som en Stackelberg spel med konvex förlust funktioner, sedan lösa Nash jämvikt problem.
Mining adversarial patterns via regularized loss minimization
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}