Många inlärningsuppgifter som skräppostfiltrering och upptäckt av kreditkortsbedrägerier möter en aktiv motståndare som försöker undvika upptäckt. För att lära sig problem som har att göra med en aktiv motståndare är det viktigt att modellera motståndarens attackstrategi och utveckla robusta inlärningsmodeller för att mildra attacken. Detta är de två målen i detta dokument. Vi överväger två attackmodeller: en frigående attackmodell som tillåter godtycklig datakorruption och en återhållsam attackmodell som förutser mer realistiska attacker som en rimlig motståndare skulle utforma under straff. Vi utvecklar sedan optimala SVM-inlärningsstrategier mot de två attackmodellerna. Lärande algoritmer minimerar gångjärnsförlusten samtidigt som motståndaren modifierar data för att maximera förlusten. Experiment utförs på både artificiella och verkliga datamängder. Vi visar att optimala lösningar kan vara alltför pessimistiska när de faktiska attackerna är mycket svagare än förväntat. Viktigare är att vi visar att det är möjligt att utveckla en mycket mer motståndskraftig SVM-lärandemodell samtidigt som vi gör lösa antaganden om modellerna för datakorruption. När den härleds under den återhållsamma attackmodellen ger vår optimala SVM-utbildningsstrategi mer robust övergripande prestanda under ett brett spektrum av attackparametrar.
Zhou m.fl. REF presenterar två attackmodeller för vilka optimala inlärningsstrategier härleds.
Adversarial support vector machine learning
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}