論文の概要: A Generative Model based Adversarial Security of Deep Learning and
Linear Classifier Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08546v1
- Date: Sat, 17 Oct 2020 17:18:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 09:12:48.405905
- Title: A Generative Model based Adversarial Security of Deep Learning and
Linear Classifier Models
- Title（参考訳）: ディープラーニングモデルと線形分類器モデルの生成モデルに基づく敵対的セキュリティ
- Authors: erhat Ozgur Catak and Samed Sivaslioglu and Kevser Sahinbas
- Abstract要約: 我々は,オートエンコーダモデルを用いた機械学習モデルに対する敵攻撃の軽減手法を提案する。
機械学習モデルに対する敵対的攻撃の背後にある主な考え方は、トレーニングされたモデルを操作することによって誤った結果を生成することである。
また、ディープニューラルネットワークから従来のアルゴリズムに至るまで、様々な攻撃手法に対するオートエンコーダモデルの性能についても紹介した。
- 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: In recent years, machine learning algorithms have been applied widely in
various fields such as health, transportation, and the autonomous car. With the
rapid developments of deep learning techniques, it is critical to take the
security concern into account for the application of the algorithms. While
machine learning offers significant advantages in terms of the application of
algorithms, the issue of security is ignored. Since it has many applications in
the real world, security is a vital part of the algorithms. In this paper, we
have proposed a mitigation method for adversarial attacks against machine
learning models with an autoencoder model that is one of the generative ones.
The main idea behind adversarial attacks against machine learning models is to
produce erroneous results by manipulating trained models. We have also
presented the performance of autoencoder models to various attack methods from
deep neural networks to traditional algorithms by using different methods such
as non-targeted and targeted attacks to multi-class logistic regression, a fast
gradient sign method, a targeted fast gradient sign method and a basic
iterative method attack to neural networks for the MNIST dataset.
- Abstract（参考訳）: 近年, 健康, 交通, 自動運転車など, さまざまな分野に機械学習アルゴリズムが応用されている。
ディープラーニング技術の急速な発展に伴い、アルゴリズムの適用を考慮し、セキュリティ上の懸念を考慮に入れることが重要である。
機械学習はアルゴリズムの適用に関して大きな利点があるが、セキュリティの問題は無視されている。
現実世界には多くのアプリケーションがあるので、セキュリティはアルゴリズムの重要な部分です。
本稿では,生成型モデルの一つであるオートエンコーダモデルを用いて,機械学習モデルに対する敵意攻撃の軽減法を提案する。
機械学習モデルに対する敵対的攻撃の背後にある主なアイデアは、トレーニングされたモデルを操作することによって誤った結果を生み出すことである。
また,マルチクラスロジスティック回帰に対する非標的的および標的的攻撃,高速勾配符号法,標的高速勾配符号法,mnistデータセットのためのニューラルネットワークへの反復的攻撃といった異なる手法を用いて,ディープニューラルネットワークから従来のアルゴリズムへの様々な攻撃手法に対するオートエンコーダモデルの性能を示した。
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