論文の概要: A Tutorial on Adversarial Learning Attacks and Countermeasures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10377v1
• Date: Mon, 21 Feb 2022 17:14:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-02-23 11:07:26.024778
• Title: A Tutorial on Adversarial Learning Attacks and Countermeasures
• Title（参考訳）: 対人学習攻撃と対策に関するチュートリアル
• Authors: Cato Pauling, Michael Gimson, Muhammed Qaid, Ahmad Kida and Basel Halak
• Abstract要約: 機械学習モデルは、それを明示的にプログラムすることなく、高精度な予測を行うことができる。 敵の学習攻撃は 深刻なセキュリティの脅威を 引き起こす 本稿では、敵対的学習の原理を詳細に解説し、異なる攻撃シナリオを説明し、この脅威に対する最先端の防御機構について深い洞察を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning algorithms are used to construct a mathematical model for a system based on training data. Such a model is capable of making highly accurate predictions without being explicitly programmed to do so. These techniques have a great many applications in all areas of the modern digital economy and artificial intelligence. More importantly, these methods are essential for a rapidly increasing number of safety-critical applications such as autonomous vehicles and intelligent defense systems. However, emerging adversarial learning attacks pose a serious security threat that greatly undermines further such systems. The latter are classified into four types, evasion (manipulating data to avoid detection), poisoning (injection malicious training samples to disrupt retraining), model stealing (extraction), and inference (leveraging over-generalization on training data). Understanding this type of attacks is a crucial first step for the development of effective countermeasures. The paper provides a detailed tutorial on the principles of adversarial machining learning, explains the different attack scenarios, and gives an in-depth insight into the state-of-art defense mechanisms against this rising threat .
• Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムは、トレーニングデータに基づくシステムの数学的モデルを構築するために使用される。 このようなモデルは、明示的にプログラムされることなく、高精度な予測を行うことができる。 これらの技術は、現代のデジタル経済と人工知能のあらゆる分野に多くの応用がある。 さらに重要なことに、これらの手法は、自動運転車やインテリジェント防衛システムなど、急速に多くの安全クリティカルな応用に不可欠である。 しかし、新たな敵対的学習攻撃は深刻なセキュリティ上の脅威となり、こうしたシステムがさらに悪化する。 後者は、回避(検出を避けるためにデータを操作)、中毒(再トレーニングを妨害する悪意のあるトレーニングサンプルの注入)、モデルの盗み(抽出)、推論(トレーニングデータのオーバージェネライゼーション)の4つのタイプに分類される。 この種の攻撃を理解することは、効果的な対策を開発するための重要な第一歩である。 この論文は、敵対的加工学習の原則に関する詳細なチュートリアルを提供し、さまざまな攻撃シナリオを説明し、この上昇する脅威に対する最先端の防御メカニズムに関する深い洞察を提供する。

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