論文の概要: Model-Targeted Poisoning Attacks with Provable Convergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16469v2
• Date: Wed, 21 Apr 2021 13:40:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 04:29:19.492632
• Title: Model-Targeted Poisoning Attacks with Provable Convergence
• Title（参考訳）: 確率収束を伴うモデル標的毒殺攻撃
• Authors: Fnu Suya, Saeed Mahloujifar, Anshuman Suri, David Evans, Yuan Tian
• Abstract要約: 中毒攻撃では、トレーニングデータのごく一部を制御している敵が、破損したモデルを誘導する方法で、そのデータを選択しようとする。 我々は,凸機械学習モデルに対する中毒攻撃について検討し,特定のモデルを誘導する効率的な中毒攻撃を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.196295769662186
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In a poisoning attack, an adversary with control over a small fraction of the training data attempts to select that data in a way that induces a corrupted model that misbehaves in favor of the adversary. We consider poisoning attacks against convex machine learning models and propose an efficient poisoning attack designed to induce a specified model. Unlike previous model-targeted poisoning attacks, our attack comes with provable convergence to {\it any} attainable target classifier. The distance from the induced classifier to the target classifier is inversely proportional to the square root of the number of poisoning points. We also provide a lower bound on the minimum number of poisoning points needed to achieve a given target classifier. Our method uses online convex optimization, so finds poisoning points incrementally. This provides more flexibility than previous attacks which require a priori assumption about the number of poisoning points. Our attack is the first model-targeted poisoning attack that provides provable convergence for convex models, and in our experiments, it either exceeds or matches state-of-the-art attacks in terms of attack success rate and distance to the target model.
• Abstract（参考訳）: 毒殺攻撃では、トレーニングデータのごく一部を制御した敵が、敵に有利な不正なモデルを引き起こす方法でそのデータを選択しようとする。 我々は,凸機械学習モデルに対する中毒攻撃について検討し,特定のモデルを誘導する効率的な中毒攻撃を提案する。 従来のモデル標的の毒殺攻撃とは異なり、我々の攻撃は達成可能な目標分類器への証明可能な収束を伴う。 誘導された分類器から目標分類器までの距離は、中毒点数の平方根に逆比例する。 また、与えられたターゲット分類器を実現するのに必要な最小の毒点数について、下限を提供する。 提案手法では,オンライン凸最適化を用いて中毒点を段階的に発見する。 これにより、中毒点数に関する事前の仮定を必要とする以前の攻撃よりも柔軟性が増す。 私たちの攻撃は、凸モデルに対して証明可能な収束性を提供する最初のモデル標的中毒攻撃であり、実験では、攻撃成功率とターゲットモデルへの距離の観点から、最先端の攻撃を超越するか、一致させるかのどちらかです。

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