論文の概要: Defening against Adversarial Denial-of-Service Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06744v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 09:52:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-15 13:10:47.613707
• Title: Defening against Adversarial Denial-of-Service Attacks
• Title（参考訳）: 敵対的サービス拒否攻撃に対する防御
• Authors: Nicolas M. M\"uller, Simon Roschmann, Konstantin B\"ottinger
• Abstract要約: データ中毒は、機械学習とデータ駆動技術に対する最も関連するセキュリティ脅威の1つです。 我々は,dos有毒なインスタンスを検出する新しい手法を提案する。 2つのdos毒殺攻撃と7つのデータセットに対する我々の防御を評価し、毒殺事例を確実に特定できることを確認します。
• 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: Data poisoning is one of the most relevant security threats against machine learning and data-driven technologies. Since many applications rely on untrusted training data, an attacker can easily craft malicious samples and inject them into the training dataset to degrade the performance of machine learning models. As recent work has shown, such Denial-of-Service (DoS) data poisoning attacks are highly effective. To mitigate this threat, we propose a new approach of detecting DoS poisoned instances. In comparison to related work, we deviate from clustering and anomaly detection based approaches, which often suffer from the curse of dimensionality and arbitrary anomaly threshold selection. Rather, our defence is based on extracting information from the training data in such a generalized manner that we can identify poisoned samples based on the information present in the unpoisoned portion of the data. We evaluate our defence against two DoS poisoning attacks and seven datasets, and find that it reliably identifies poisoned instances. In comparison to related work, our defence improves false positive / false negative rates by at least 50%, often more.
• Abstract（参考訳）: データ中毒は、機械学習とデータ駆動技術に対する最も関連するセキュリティ脅威の1つです。 多くのアプリケーションは信頼できないトレーニングデータに依存しているため、攻撃者は悪意のあるサンプルを簡単に作成してトレーニングデータセットに注入することで、機械学習モデルのパフォーマンスを低下させることができる。 最近の研究が示すように、DoS(DoS)データ中毒攻撃は極めて効果的である。 この脅威を軽減するため,本研究では,DoS中毒症例の検出方法を提案する。 関連する研究とは対照的に、クラスタリングと異常検出に基づくアプローチは、しばしば次元の呪いと任意の異常しきい値の選択に苦しむ。 むしろ、我々の防御は、データの不正な部分に存在する情報に基づいて、有毒なサンプルを識別できるような、トレーニングデータから情報を抽出することに基づいている。 2つのdos毒殺攻撃と7つのデータセットに対する我々の防御を評価し、毒殺事例を確実に特定できることを確認します。 関連する作業と比較して、当社の防御は偽陽性/偽陰性率を少なくとも50%向上させる。

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