Hyperparametrar är kritiska i maskininlärning, eftersom olika hyperparametrar ofta resulterar i modeller med betydligt olika prestanda. Hyperparametrar kan anses vara konfidentiella på grund av deras kommersiella värde och sekretessen för de egenutvecklade algoritmer som eleven använder för att lära sig dem. I detta arbete föreslår vi attacker mot att stjäla de hyperparametrar som lärs av en inlärare. Vi kallar våra attacker hyperparameter stjäla attacker. Våra attacker är tillämpliga på en mängd populära maskininlärning algoritmer såsom ås regression, logistisk regression, stöd vektor maskin, och neurala nätverk. Vi utvärderar effektiviteten av våra attacker både teoretiskt och empiriskt. Till exempel utvärderar vi våra attacker mot Amazon Machine Learning. Våra resultat visar att våra attacker exakt kan stjäla hyperparametrar. Vi studerar också motåtgärder. Våra resultat belyser behovet av nya försvar mot våra hyperparameter stjäla attacker för vissa maskininlärning algoritmer. 2018 IEEE Symposium om säkerhet och integritet
Senare arbete utökad modell-stjälande attacker till hyperparameter-stjälande attacker REF.
Stealing Hyperparameters in Machine Learning
{'venue': '2018 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP)', 'journal': '2018 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}