論文の概要: Gradient-based Data Subversion Attack Against Binary Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14803v1
• Date: Mon, 31 May 2021 09:04:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 17:32:57.253087
• Title: Gradient-based Data Subversion Attack Against Binary Classifiers
• Title（参考訳）: グラディエントに基づくバイナリ分類器に対するデータ置換攻撃
• Authors: Rosni K Vasu, Sanjay Seetharaman, Shubham Malaviya, Manish Shukla, Sachin Lodha
• Abstract要約: 本研究では,攻撃者がラベルのラベルに毒を盛り,システムの機能を損なうようなラベル汚染攻撃に焦点を当てる。 我々は、予測ラベルに対する微分可能凸損失関数の勾配をウォームスタートとして利用し、汚染するデータインスタンスの集合を見つけるための異なる戦略を定式化する。 本実験は,提案手法がベースラインより優れ,計算効率が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.414651358362391
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine learning based data-driven technologies have shown impressive performances in a variety of application domains. Most enterprises use data from multiple sources to provide quality applications. The reliability of the external data sources raises concerns for the security of the machine learning techniques adopted. An attacker can tamper the training or test datasets to subvert the predictions of models generated by these techniques. Data poisoning is one such attack wherein the attacker tries to degrade the performance of a classifier by manipulating the training data. In this work, we focus on label contamination attack in which an attacker poisons the labels of data to compromise the functionality of the system. We develop Gradient-based Data Subversion strategies to achieve model degradation under the assumption that the attacker has limited-knowledge of the victim model. We exploit the gradients of a differentiable convex loss function (residual errors) with respect to the predicted label as a warm-start and formulate different strategies to find a set of data instances to contaminate. Further, we analyze the transferability of attacks and the susceptibility of binary classifiers. Our experiments show that the proposed approach outperforms the baselines and is computationally efficient.
• Abstract（参考訳）: 機械学習ベースのデータ駆動技術は、さまざまなアプリケーション領域で素晴らしいパフォーマンスを示している。 ほとんどの企業は、高品質なアプリケーションを提供するために、複数のソースからのデータを使用します。 外部データソースの信頼性は、採用されている機械学習技術のセキュリティに関する懸念を引き起こす。 攻撃者はトレーニングやテストデータセットを改ざんして、これらのテクニックによって生成されたモデルの予測を覆すことができる。 データ中毒は、攻撃者が訓練データを操作して分類器の性能を低下させようとする攻撃である。 本研究では,攻撃者がラベルのラベルに毒を盛り,システムの機能を損なうようなラベル汚染攻撃に焦点を当てる。 我々は,攻撃者が被害者モデルの限られた知識を持つという仮定のもと,モデル劣化を実現するために,グラディエントベースのデータ変換戦略を開発する。 我々は、予測ラベルに対する微分可能凸損失関数(残留誤差)の勾配をウォームスタートとして利用し、様々な戦略を定式化し、汚染するデータインスタンスの集合を見つける。 さらに,攻撃の伝達可能性と2値分類器の感受性を分析した。 本実験は,提案手法がベースラインより優れ,計算効率が高いことを示す。

関連論文リスト

• Indiscriminate Data Poisoning Attacks on Pre-trained Feature Extractors [26.36344184385407]
  本稿では,事前訓練した特徴抽出器を応用した下流タスクに対する無差別攻撃の脅威について検討する。 入力空間攻撃とは,(1)既存の攻撃を修正して入力空間に有毒なデータを作る攻撃と,(2)学習した特徴表現をデータセットとして扱うことで有毒な特徴を見つける攻撃である。 実験では、同じデータセット上の微調整やドメイン適応を考慮した転帰学習など、下流の一般的なタスクにおける攻撃について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T01:12:59Z)
• From Zero to Hero: Detecting Leaked Data through Synthetic Data Injection and Model Querying [10.919336198760808]
  分類モデルの学習に使用される漏洩データを検出する新しい手法を提案する。 textscLDSSは、クラス分散の局所的なシフトによって特徴付けられる、少量の合成データを所有者のデータセットに注入する。 これにより、モデルクエリ単独で、リークデータに基づいてトレーニングされたモデルの効果的な識別が可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T10:36:28Z)
• Cluster-level pseudo-labelling for source-free cross-domain facial expression recognition [94.56304526014875]
  表情認識のためのSFUDA法を提案する。 本手法は,自己教師付き事前学習を利用して,対象データから優れた特徴表現を学習する。 提案手法の有効性を4つの適応方式で検証し,FERに適用した場合,既存のSFUDA法より一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T08:24:50Z)
• Autoregressive Perturbations for Data Poisoning [54.205200221427994]
  ソーシャルメディアからのデータスクレイピングは、不正なデータの使用に関する懸念が高まっている。 データ中毒攻撃は、スクラップ対策として提案されている。 より広範なデータセットにアクセスせずに有毒なデータを生成できる自動回帰(AR)中毒を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T06:24:51Z)
• Learning to Learn Transferable Attack [77.67399621530052]
  転送逆行攻撃は非自明なブラックボックス逆行攻撃であり、サロゲートモデル上で敵の摂動を発生させ、そのような摂動を被害者モデルに適用することを目的としている。 本研究では,データとモデル拡張の両方から学習することで,敵の摂動をより一般化する学習可能な攻撃学習法(LLTA)を提案する。 提案手法の有効性を実証し, 現状の手法と比較して, 12.85%のトランスファー攻撃の成功率で検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T07:24:21Z)
• Enhanced Membership Inference Attacks against Machine Learning Models [9.26208227402571]
  メンバーシップ推論攻撃は、モデルがトレーニングセット内の個々のデータポイントについてリークする個人情報の定量化に使用される。 我々は,AUCスコアを高い精度で達成できる新たな攻撃アルゴリズムを導き,その性能に影響を及ぼすさまざまな要因を強調した。 我々のアルゴリズムは、モデルにおけるプライバシ損失の極めて正確な近似を捉え、機械学習モデルにおけるプライバシリスクの正確かつ詳細な推定を行うためのツールとして使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-18T13:31:22Z)
• Classification Auto-Encoder based Detector against Diverse Data Poisoning Attacks [7.150136251781658]
  毒殺攻撃は、敵対的な機械学習の脅威のカテゴリである。 本稿では,有毒データに対する分類オートエンコーダを用いた検出器であるCAEを提案する。 CAEの強化版(CAE+と呼ばれる)では、防御モデルをトレーニングするためにクリーンなデータセットを使わなくてもよいことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T17:46:52Z)
• Delving into Data: Effectively Substitute Training for Black-box Attack [84.85798059317963]
  本稿では,知識盗むプロセスで使用されるデータの分散設計に焦点をあてた,新しい視点代替トレーニングを提案する。 これら2つのモジュールの組み合わせにより、代替モデルとターゲットモデルの一貫性がさらに向上し、敵攻撃の有効性が大幅に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-26T07:26:29Z)
• Mitigating the Impact of Adversarial Attacks in Very Deep Networks [10.555822166916705]
  Deep Neural Network (DNN)モデルにはセキュリティに関する脆弱性がある。 データ中毒による摂動攻撃は、モデルに偽データを注入する複雑な敵対攻撃である。 そこで本研究では,攻撃に依存しない防御手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T21:25:44Z)
• How Robust are Randomized Smoothing based Defenses to Data Poisoning? [66.80663779176979]
  我々は、トレーニングデータの品質の重要性を強調する堅牢な機械学習モデルに対して、これまで認識されていなかった脅威を提示します。 本稿では,二段階最適化に基づく新たなデータ中毒攻撃法を提案し,ロバストな分類器のロバスト性を保証する。 我々の攻撃は、被害者が最先端のロバストな訓練方法を用いて、ゼロからモデルを訓練しても効果的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T15:30:21Z)
• Adversarial Self-Supervised Contrastive Learning [62.17538130778111]
  既存の対数学習アプローチは、主にクラスラベルを使用して、誤った予測につながる対数サンプルを生成する。 本稿では,未ラベルデータに対する新たな逆攻撃を提案する。これにより,モデルが摂動データサンプルのインスタンスレベルのアイデンティティを混乱させる。 ラベル付きデータなしで頑健なニューラルネットワークを逆さまにトレーニングするための,自己教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-13T08:24:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。