論文の概要: Optimal Feature Manipulation Attacks Against Linear Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00177v1
• Date: Sat, 29 Feb 2020 04:26:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 21:00:10.275243
• Title: Optimal Feature Manipulation Attacks Against Linear Regression
• Title（参考訳）: 線形回帰に対する最適特徴操作攻撃
• Authors: Fuwei Li, Lifeng Lai, and Shuguang Cui
• Abstract要約: 本稿では,データセットに慎重に設計した有害なデータポイントを付加したり,元のデータポイントを修正したりすることで,線形回帰による係数の操作方法について検討する。 エネルギー予算を考慮し, 目標が指定された回帰係数を1つ変更する場合に, 最適毒素データ点の閉形式解をまず提示する。 次に、攻撃者が1つの特定の回帰係数を変更しつつ、他をできるだけ小さく変更することを目的とした、より困難なシナリオに分析を拡張します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.54500628124511
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we investigate how to manipulate the coefficients obtained via linear regression by adding carefully designed poisoning data points to the dataset or modify the original data points. Given the energy budget, we first provide the closed-form solution of the optimal poisoning data point when our target is modifying one designated regression coefficient. We then extend the analysis to the more challenging scenario where the attacker aims to change one particular regression coefficient while making others to be changed as small as possible. For this scenario, we introduce a semidefinite relaxation method to design the best attack scheme. Finally, we study a more powerful adversary who can perform a rank-one modification on the feature matrix. We propose an alternating optimization method to find the optimal rank-one modification matrix. Numerical examples are provided to illustrate the analytical results obtained in this paper.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,線形回帰によって得られた係数を,データセットに注意深く設計した中毒データポイントを付加したり,元のデータポイントを修正したりする方法について検討する。 エネルギー予算を考慮し, 目標が指定された回帰係数を1つ変更する場合に, 最適毒素データ点の閉形式解をまず提示する。 そして分析を、攻撃者が特定の回帰係数をできるだけ小さく変更しながら変更しようとする、より困難なシナリオにまで拡張します。 このシナリオでは,最善のアタックスキームを設計するための半定値緩和法を提案する。 最後に,特徴行列のランクワン修正を行うことができる,より強力な敵について検討する。 最適なランクワン修正行列を求めるための交互最適化法を提案する。 本論文で得られた解析結果の数値的な例を示す。

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