論文の概要: Learning and Certification under Instance-targeted Poisoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08709v1
• Date: Tue, 18 May 2021 17:48:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-19 13:50:34.366598
• Title: Learning and Certification under Instance-targeted Poisoning
• Title（参考訳）: インスタンス標的中毒における学習と認定
• Authors: Ji Gao, Amin Karbasi, Mohammad Mahmoody
• Abstract要約: インスタンスターゲット中毒攻撃におけるPAC学習性と認証について検討する。 敵の予算がサンプルの複雑さに比例してスケールすると、PACの学習性と認定が達成可能であることを示す。 実データセット上でのK近傍, ロジスティック回帰, 多層パーセプトロン, 畳み込みニューラルネットワークの堅牢性を実証的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.55596073963654
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we study PAC learnability and certification under instance-targeted poisoning attacks, where the adversary may change a fraction of the training set with the goal of fooling the learner at a specific target instance. Our first contribution is to formalize the problem in various settings, and explicitly discussing subtle aspects such as learner's randomness and whether (or not) adversary's attack can depend on it. We show that when the budget of the adversary scales sublinearly with the sample complexity, PAC learnability and certification are achievable. In contrast, when the adversary's budget grows linearly with the sample complexity, the adversary can potentially drive up the expected 0-1 loss to one. We further extend our results to distribution-specific PAC learning in the same attack model and show that proper learning with certification is possible for learning halfspaces under Gaussian distribution. Finally, we empirically study the robustness of K nearest neighbour, logistic regression, multi-layer perceptron, and convolutional neural network on real data sets, and test them against targeted-poisoning attacks. Our experimental results show that many models, especially state-of-the-art neural networks, are indeed vulnerable to these strong attacks. Interestingly, we observe that methods with high standard accuracy might be more vulnerable to instance-targeted poisoning attacks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,特定のターゲットインスタンスで学習者を騙すことを目標として,学習セットのごく一部を変更する可能性がある,インスタンス標的中毒攻撃下でのpac学習可能性と認定について検討する。 最初のコントリビューションは、様々な設定で問題を形式化し、学習者のランダムさや敵の攻撃がそれに依存するかどうかといった微妙な側面を明確に議論することである。 敵の予算がサンプルの複雑さに比例してスケールすると、PAC学習性と認定が達成可能であることを示す。 対照的に、敵の予算がサンプルの複雑さと線形に増加すると、敵は期待される0-1の損失を1に引き上げる可能性がある。 さらに,同じ攻撃モデルを用いて分布特異的pac学習に結果を拡張し,ガウス分布下での半空間学習において,認証による適切な学習が可能であることを示す。 最後に,実データ集合上のk近傍のロバスト性,ロジスティック回帰,多層パーセプトロン,畳み込みニューラルネットワークを実験的に検討し,ターゲットポジショニング攻撃に対して検証する。 我々の実験結果によると、多くのモデル、特に最先端のニューラルネットワークは、これらの強力な攻撃に対して脆弱である。 興味深いことに、標準精度の高いメソッドは、インスタンスターゲットの毒殺攻撃に対してより脆弱である可能性がある。

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