論文の概要: Protecting Classifiers From Attacks. A Bayesian Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08705v1
• Date: Sat, 18 Apr 2020 21:21:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 05:18:30.674377
• Title: Protecting Classifiers From Attacks. A Bayesian Approach
• Title（参考訳）: 攻撃から分類器を保護する。 ベイズ的アプローチ
• Authors: Victor Gallego, Roi Naveiro, Alberto Redondo, David Rios Insua, Fabrizio Ruggeri
• Abstract要約: 我々は,攻撃者の行動に関する正確な知識の欠如を,敵対的リスク分析を用いて考慮した代替的ベイズ的枠組みを提供する。 本研究では, 近似ベイズ計算に基づくサンプリング手法を提案する。 大規模問題に対して、微分可能な分類器を扱う際に使用できる代替のスケーラブルなアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9449650062296823
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classification problems in security settings are usually modeled as confrontations in which an adversary tries to fool a classifier manipulating the covariates of instances to obtain a benefit. Most approaches to such problems have focused on game-theoretic ideas with strong underlying common knowledge assumptions, which are not realistic in the security realm. We provide an alternative Bayesian framework that accounts for the lack of precise knowledge about the attacker's behavior using adversarial risk analysis. A key ingredient required by our framework is the ability to sample from the distribution of originating instances given the possibly attacked observed one. We propose a sampling procedure based on approximate Bayesian computation, in which we simulate the attacker's problem taking into account our uncertainty about his elements. For large scale problems, we propose an alternative, scalable approach that could be used when dealing with differentiable classifiers. Within it, we move the computational load to the training phase, simulating attacks from an adversary, adapting the framework to obtain a classifier robustified against attacks.
• Abstract（参考訳）: セキュリティ設定における分類問題は、通常、敵がインスタンスの共変量を操作する分類器を騙して利益を得ようとする対立としてモデル化される。 このような問題に対するほとんどのアプローチは、セキュリティ領域では現実的ではない強力な共通知識仮定を持つゲーム理論のアイデアに焦点を当てている。 我々は,攻撃者の行動に関する正確な知識の欠如を,敵対的リスク分析を用いて考慮したベイズフレームワークを提案する。 我々のフレームワークが必要とする重要な要素は、攻撃される可能性のある観測例の分布からサンプリングできることである。 そこで本研究では, 近似ベイズ計算に基づくサンプリング手法を提案し, 彼の要素の不確実性を考慮した攻撃者の問題をシミュレートする。 大規模問題に対して、微分可能な分類器を扱う際に使用できる代替のスケーラブルなアプローチを提案する。 その内部では、計算負荷をトレーニングフェーズに移動させ、敵からの攻撃をシミュレートし、フレームワークを適用して攻撃に対して堅牢な分類器を得る。

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