ABSTRACT Maskininlärning är en av de mest förhärskande teknikerna inom datavetenskap, och den har i stor utsträckning tillämpats inom bildbehandling, bearbetning av naturligt språk, mönsterigenkänning, cybersäkerhet och andra områden. Oavsett framgångsrika tillämpningar av maskininlärning algoritmer i många scenarier, t.ex. ansiktsigenkänning, malware upptäckt, automatisk körning och intrång upptäckt, dessa algoritmer och motsvarande träningsdata är sårbara för en mängd olika säkerhetshot, vilket leder till en betydande prestandaminskning. Därför är det viktigt att kräva ytterligare uppmärksamhet när det gäller säkerhetshot och motsvarande försvarsteknik för maskininlärning, vilket motiverar en omfattande undersökning i detta dokument. Hittills har forskare från akademi och industri upptäckt många säkerhetshot mot en mängd olika inlärningsalgoritmer, bland annat naiva Bayes, logistisk regression, beslutsträd, stöd vektormaskin (SVM), principkomponentanalys, klusterbildning och rådande djupa neurala nätverk. Därför ser vi över befintliga säkerhetshot och ger en systematisk kartläggning av dem från två aspekter, utbildningsfasen och test-/slutfasen. Därefter kategoriserar vi nuvarande defensiva tekniker för maskininlärning i fyra grupper: säkerhetsmekanismer, motåtgärder i utbildningsfasen, de i test- eller slutfasen, datasäkerhet och integritet. Slutligen ger vi fem anmärkningsvärda trender i forskningen om säkerhetshot och defensiva tekniker för maskininlärning, som är värda att göra fördjupade studier i framtiden.
Liu m.fl. Syftet med REF är att ge en omfattande litteraturgenomgång i två faser av maskininlärning, dvs. utbildningsfasen och test-/infererandefasen.
A Survey on Security Threats and Defensive Techniques of Machine Learning: A Data Driven View
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}