論文の概要: An Efficient Method for Sample Adversarial Perturbations against Nonlinear Support Vector Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05664v1
• Date: Sun, 12 Jun 2022 05:21:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 17:58:45.954744
• Title: An Efficient Method for Sample Adversarial Perturbations against Nonlinear Support Vector Machines
• Title（参考訳）: 非線形支持ベクトルマシンに対するサンプル対向摂動の効率的解法
• Authors: Wen Su, Qingna Li
• Abstract要約: 非線形支持ベクトルマシン(SVM)のサンプル対向摂動について検討する。 非線形関数の暗黙の形式は特徴空間にデータをマッピングするので、対角摂動の明示的な形式を得るのは難しい。 非線形SVMの特殊特性を探索することにより、非線形SVMを攻撃する最適化問題を非線形KKTシステムに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.000799046379749
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial perturbations have drawn great attentions in various machine learning models. In this paper, we investigate the sample adversarial perturbations for nonlinear support vector machines (SVMs). Due to the implicit form of the nonlinear functions mapping data to the feature space, it is difficult to obtain the explicit form of the adversarial perturbations. By exploring the special property of nonlinear SVMs, we transform the optimization problem of attacking nonlinear SVMs into a nonlinear KKT system. Such a system can be solved by various numerical methods. Numerical results show that our method is efficient in computing adversarial perturbations.
• Abstract（参考訳）: 敵対的摂動は様々な機械学習モデルで大きな注目を集めている。 本稿では,非線形支持ベクトルマシン(SVM)の逆摂動のサンプルについて検討する。 データを特徴空間にマッピングする非線形関数の暗黙的形式のため、逆摂動の明示的な形式を得ることは困難である。 非線形SVMの特殊特性を探索することにより、非線形SVMを攻撃する最適化問題を非線形KKTシステムに変換する。 このようなシステムは様々な数値手法で解くことができる。 数値計算の結果,本手法は対向摂動の計算に有効であることがわかった。

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