論文の概要: Adversarial Attacks for Tabular Data: Application to Fraud Detection and Imbalanced Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08030v1
• Date: Wed, 20 Jan 2021 08:58:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 07:42:50.387978
• Title: Adversarial Attacks for Tabular Data: Application to Fraud Detection and Imbalanced Data
• Title（参考訳）: タブラルデータに対する逆攻撃:フラッド検出と不均衡データへの応用
• Authors: Francesco Cartella, Orlando Anunciacao, Yuki Funabiki, Daisuke Yamaguchi, Toru Akishita, Olivier Elshocht
• Abstract要約: 逆の攻撃は、逆の例、つまり、AIシステムが間違った出力を返すように誘導するわずかに変更された入力を生成することを目的としています。 本稿では,不正検出の文脈において,最先端アルゴリズムを不均衡データに適用する新しい手法を提案する。 実験の結果,提案する修正が攻撃成功率に繋がることがわかった。 実世界の生産システムに適用した場合,提案手法は,高度なaiに基づく不正検出手法の堅牢性に重大な脅威を与える可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2458203725405976
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Guaranteeing the security of transactional systems is a crucial priority of all institutions that process transactions, in order to protect their businesses against cyberattacks and fraudulent attempts. Adversarial attacks are novel techniques that, other than being proven to be effective to fool image classification models, can also be applied to tabular data. Adversarial attacks aim at producing adversarial examples, in other words, slightly modified inputs that induce the Artificial Intelligence (AI) system to return incorrect outputs that are advantageous for the attacker. In this paper we illustrate a novel approach to modify and adapt state-of-the-art algorithms to imbalanced tabular data, in the context of fraud detection. Experimental results show that the proposed modifications lead to a perfect attack success rate, obtaining adversarial examples that are also less perceptible when analyzed by humans. Moreover, when applied to a real-world production system, the proposed techniques shows the possibility of posing a serious threat to the robustness of advanced AI-based fraud detection procedures.
• Abstract（参考訳）: 取引システムのセキュリティを確保することは、企業をサイバー攻撃や不正な試みから守るために、取引を処理するすべての機関にとって重要な優先事項である。 逆襲(adversarial attack)は、愚かな画像分類モデルに効果があると証明される以外の新しい手法であり、表データにも適用できる。 敵の攻撃は、人工知能(ai)システムが攻撃者にとって有利な不正確な出力を返すように誘導する、わずかに修正された入力を生成することを目的としている。 本稿では,不正検出の文脈において,最先端のアルゴリズムを不均衡な表データに適応させる新しい手法について述べる。 実験結果から,提案手法は攻撃成功率に優れており,人間による解析では認識できない敵の例が得られた。 さらに, 実世界の生産システムに適用する場合, 提案手法は, 高度なaiに基づく不正検出手法の堅牢性に重大な脅威を与える可能性を示す。

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