論文の概要: Data Poisoning Attacks on Regression Learning and Corresponding Defenses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07008v1
• Date: Tue, 15 Sep 2020 12:14:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 05:41:56.155732
• Title: Data Poisoning Attacks on Regression Learning and Corresponding Defenses
• Title（参考訳）: 回帰学習と対応防衛に関するデータ中毒攻撃
• Authors: Nicolas Michael M\"uller, Daniel Kowatsch, Konstantin B\"ottinger
• Abstract要約: 逆データ中毒は機械学習に対する効果的な攻撃であり、トレーニングデータセットに有毒データを導入することでモデルの完全性を脅かす。 データ中毒攻撃が生産システムに脅威を与え、新たなブラックボックス攻撃をもたらす現実的なシナリオを提示する。 その結果, 残留剤の平均二乗誤差(MSE)は, わずか2%の毒素を挿入することにより150パーセントに増加することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial data poisoning is an effective attack against machine learning and threatens model integrity by introducing poisoned data into the training dataset. So far, it has been studied mostly for classification, even though regression learning is used in many mission critical systems (such as dosage of medication, control of cyber-physical systems and managing power supply). Therefore, in the present research, we aim to evaluate all aspects of data poisoning attacks on regression learning, exceeding previous work both in terms of breadth and depth. We present realistic scenarios in which data poisoning attacks threaten production systems and introduce a novel black-box attack, which is then applied to a real-word medical use-case. As a result, we observe that the mean squared error (MSE) of the regressor increases to 150 percent due to inserting only two percent of poison samples. Finally, we present a new defense strategy against the novel and previous attacks and evaluate it thoroughly on 26 datasets. As a result of the conducted experiments, we conclude that the proposed defence strategy effectively mitigates the considered attacks.
• Abstract（参考訳）: 逆データ中毒は機械学習に対する効果的な攻撃であり、トレーニングデータセットに有毒データを導入することでモデルの完全性を脅かす。 これまでのところ、回帰学習は多くのミッションクリティカルシステム(医薬品の服用、サイバー物理システムの制御、電源管理など)で使われているが、分類のために研究されている。 そこで本研究では, 回帰学習におけるデータ中毒攻撃のすべての側面を, 幅と深さの両面から評価することを目的としている。 データ中毒攻撃が生産システムを脅かす現実的なシナリオを示し、新たなブラックボックス攻撃を導入し、それを実単語の医療ユースケースに適用する。 その結果, 残留剤の平均二乗誤差(MSE)は, わずか2%の毒素を挿入することにより150パーセントに増加することがわかった。 最後に,新規および先行攻撃に対する新たな防御戦略を提示し,26のデータセットについて徹底的に評価する。 実験の結果,提案した防衛戦略は検討された攻撃を効果的に軽減することがわかった。

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