論文の概要: Towards Generating Adversarial Examples on Mixed-type Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09405v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 20:17:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 16:00:08.183037
• Title: Towards Generating Adversarial Examples on Mixed-type Data
• Title（参考訳）: 混合型データ上での逆例生成に向けて
• Authors: Han Xu, Menghai Pan, Zhimeng Jiang, Huiyuan Chen, Xiaoting Li, Mahashweta Das, Hao Yang
• Abstract要約: そこで本研究では,M-Attackを用いた攻撃アルゴリズムを提案する。 M-Attackをベースとした攻撃者は、与えられたデータサンプルの数値的特徴と分類的特徴の両方をわずかに摂動させることで、ターゲットの分類モデルの予測を誤解させようとする。 我々の生成した敵の例は潜在的な検出モデルを避けることができるため、攻撃は本当に惨めである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.41305735919529
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The existence of adversarial attacks (or adversarial examples) brings huge concern about the machine learning (ML) model's safety issues. For many safety-critical ML tasks, such as financial forecasting, fraudulent detection, and anomaly detection, the data samples are usually mixed-type, which contain plenty of numerical and categorical features at the same time. However, how to generate adversarial examples with mixed-type data is still seldom studied. In this paper, we propose a novel attack algorithm M-Attack, which can effectively generate adversarial examples in mixed-type data. Based on M-Attack, attackers can attempt to mislead the targeted classification model's prediction, by only slightly perturbing both the numerical and categorical features in the given data samples. More importantly, by adding designed regularizations, our generated adversarial examples can evade potential detection models, which makes the attack indeed insidious. Through extensive empirical studies, we validate the effectiveness and efficiency of our attack method and evaluate the robustness of existing classification models against our proposed attack. The experimental results highlight the feasibility of generating adversarial examples toward machine learning models in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 敵攻撃(あるいは敵の例)の存在は、機械学習(ML)モデルの安全性の問題に大きな懸念をもたらす。 金融予測、不正検出、異常検出など、多くの安全クリティカルなMLタスクにおいて、データサンプルは通常混合型であり、同時に多くの数値的およびカテゴリー的特徴を含んでいる。 しかし,混合型データを用いて逆例を生成する方法はほとんど研究されていない。 本稿では,混合型データにおいて,逆行例を効果的に生成できる攻撃アルゴリズムm-attackを提案する。 M-Attackをベースとした攻撃者は、与えられたデータサンプルの数値的特徴と分類的特徴の両方をわずかに摂動させることで、ターゲットの分類モデルの予測を誤解させようとする。 さらに重要なことは、設計された正規化を追加することで、生成された敵の例が潜在的な検出モデルを避けることができることです。 広範囲にわたる実証研究を通じて,攻撃手法の有効性と有効性を検証し,提案した攻撃に対する既存分類モデルの堅牢性を評価する。 実験結果は,実世界のアプリケーションにおける機械学習モデルに対する逆例の生成の可能性を強調した。

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