論文の概要: Naive Bayes Classifiers over Missing Data: Decision and Poisoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04811v2
• Date: Tue, 28 May 2024 05:18:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 04:46:21.519372
• Title: Naive Bayes Classifiers over Missing Data: Decision and Poisoning
• Title（参考訳）: ナイブベイズ・クラシファイアの欠落データ-決定と中毒
• Authors: Song Bian, Xiating Ouyang, Zhiwei Fan, Paraschos Koutris,
• Abstract要約: 我々は、欠落した値を含む可能性のある汚いデータセット上で、MLの証明可能な堅牢性について研究する。 テストポイントがそのテストポイントに対して同じ予測を返した場合、テストポイントはMLにとって確実に堅牢である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.795239090254592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the certifiable robustness of ML classifiers on dirty datasets that could contain missing values. A test point is certifiably robust for an ML classifier if the classifier returns the same prediction for that test point, regardless of which cleaned version (among exponentially many) of the dirty dataset the classifier is trained on. In this paper, we show theoretically that for Naive Bayes Classifiers (NBC) over dirty datasets with missing values: (i) there exists an efficient polynomial time algorithm to decide whether multiple input test points are all certifiably robust over a dirty dataset; and (ii) the data poisoning attack, which aims to make all input test points certifiably non-robust by inserting missing cells to the clean dataset, is in polynomial time for single test points but NP-complete for multiple test points. Extensive experiments demonstrate that our algorithms are efficient and outperform existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 我々は、欠落した値を含む可能性のある汚いデータセットに対して、ML分類器の証明可能な堅牢性について検討した。 テストポイントがML分類器にとって確実なのは、分類器がトレーニングされた汚いデータセットのクリーン化バージョン(指数関数的に多い)に関係なく、そのテストポイントについて同じ予測を返した場合である。 本稿では,Naive Bayes Classifiers (NBC) が,未知の値を持つ汚いデータセットよりも優れていることを理論的に示す。 (i)複数の入力テストポイントがすべて汚いデータセット上で確実に堅牢であるかどうかを決定するための効率的な多項式時間アルゴリズムが存在し、 二 クリーンデータセットに欠落した細胞を挿入することにより全ての入出力試験点を確実に不正にすることを目的としたデータ中毒攻撃は、単点試験点に対して多項式時間であるが、複数検点に対してはNP完全である。 大規模な実験により、我々のアルゴリズムは効率的で、既存のベースラインより優れています。

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