論文の概要: Regularization Can Help Mitigate Poisoning Attacks... with the Right Hyperparameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10948v1
• Date: Sun, 23 May 2021 14:34:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 08:50:26.975564
• Title: Regularization Can Help Mitigate Poisoning Attacks... with the Right Hyperparameters
• Title（参考訳）: 正規化は、正しいハイパーパラメーターで 中毒攻撃を緩和するのに役立つ
• Authors: Javier Carnerero-Cano, Luis Mu\~noz-Gonz\'alez, Phillippa Spencer, Emil C. Lupu
• Abstract要約: 機械学習アルゴリズムは、トレーニングデータの一部を操作してアルゴリズムのパフォーマンスを低下させる、中毒攻撃に対して脆弱である。 通常、正規化ハイパーパラメータが一定であると仮定する現在のアプローチは、アルゴリズムの堅牢性に対する過度に悲観的な見方をもたらすことを示す。 本稿では,攻撃が過度パラメータに与える影響を考慮し,エフェミニマックスの双レベル最適化問題としてモデル化した新たな最適攻撃定式化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8570591025615453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning algorithms are vulnerable to poisoning attacks, where a fraction of the training data is manipulated to degrade the algorithms' performance. We show that current approaches, which typically assume that regularization hyperparameters remain constant, lead to an overly pessimistic view of the algorithms' robustness and of the impact of regularization. We propose a novel optimal attack formulation that considers the effect of the attack on the hyperparameters, modelling the attack as a \emph{minimax bilevel optimization problem}. This allows to formulate optimal attacks, select hyperparameters and evaluate robustness under worst case conditions. We apply this formulation to logistic regression using $L_2$ regularization, empirically show the limitations of previous strategies and evidence the benefits of using $L_2$ regularization to dampen the effect of poisoning attacks.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムは、アルゴリズムのパフォーマンスを低下させるためにトレーニングデータの一部が操作される中毒攻撃に対して脆弱である。 正規化ハイパーパラメータが一定であると考える現在のアプローチは、アルゴリズムの頑健さと正規化の影響を過度に悲観的に捉えていることを示している。 本稿では,攻撃が過度パラメータに与える影響を考慮に入れた新たな最適攻撃定式化を提案し,攻撃を「emph{minimax bilevel optimization problem}」としてモデル化する。 これにより、最適な攻撃を定式化し、ハイパーパラメータを選択し、最悪のケース条件下で堅牢性を評価することができる。 この定式化を,$l_2$正規化を用いたロジスティック回帰に適用し,従来の戦略の限界を実証的に示し,$l_2$正規化を用いた中毒攻撃の効果を弱める効果を証明した。

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