論文の概要: Robust Collective Classification against Structural Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13073v1
• Date: Sun, 26 Jul 2020 07:42:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 19:45:12.763338
• Title: Robust Collective Classification against Structural Attacks
• Title（参考訳）: 構造攻撃に対するロバスト集団分類
• Authors: Kai Zhou and Yevgeniy Vorobeychik
• Abstract要約: 集団学習手法はデータポイント間の関係を利用して分類性能を向上させる。 本研究では,このようなグラフィカルモデルの重要なクラスであるAssociative Markov Networks (AMN) の,構造的攻撃に対する対角的ロバスト性について検討する。 AMNは最先端のディープラーニング手法よりも頑健であり,非敵データに対して精度を犠牲にしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.630164983830184
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collective learning methods exploit relations among data points to enhance classification performance. However, such relations, represented as edges in the underlying graphical model, expose an extra attack surface to the adversaries. We study adversarial robustness of an important class of such graphical models, Associative Markov Networks (AMN), to structural attacks, where an attacker can modify the graph structure at test time. We formulate the task of learning a robust AMN classifier as a bi-level program, where the inner problem is a challenging non-linear integer program that computes optimal structural changes to the AMN. To address this technical challenge, we first relax the attacker problem, and then use duality to obtain a convex quadratic upper bound for the robust AMN problem. We then prove a bound on the quality of the resulting approximately optimal solutions, and experimentally demonstrate the efficacy of our approach. Finally, we apply our approach in a transductive learning setting, and show that robust AMN is much more robust than state-of-the-art deep learning methods, while sacrificing little in accuracy on non-adversarial data.
• Abstract（参考訳）: 集団学習はデータポイント間の関係を利用して分類性能を向上させる。 しかし、そのような関係は、基盤となるグラフィカルモデルのエッジとして表現され、敵に追加の攻撃面を公開する。 本研究では,アソシエイトマルコフネットワーク (AMN) というグラフィカルモデルの重要なクラスにおいて,攻撃者がテスト時にグラフ構造を変更可能な構造攻撃に対する逆の堅牢性について検討する。 AMN分類器を2レベルプログラムとして学習するタスクを定式化し、内部問題はAMNの最適構造変化を計算する非線形整数プログラムである。 この技術的課題に対処するため、まず攻撃者を緩和し、次に二元性を用いて頑健なAMN問題に対する凸2次上界を求める。 次に、得られたほぼ最適解の質の限界を証明し、我々のアプローチの有効性を実験的に実証する。 最後に,本手法をトランスダクティブ・ラーニング・セッティングに適用し,ロバストなamnは最先端の深層学習法よりもはるかに頑健であり,非敵データでは精度に乏しいことを示す。

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