論文の概要: It Is All About Data: A Survey on the Effects of Data on Adversarial
Robustness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09767v3
- Date: Tue, 17 Oct 2023 04:02:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 22:21:12.029228
- Title: It Is All About Data: A Survey on the Effects of Data on Adversarial
Robustness
- Title(参考訳): すべてはデータに関するものだ – 逆のロバスト性に対するデータの影響に関する調査
- Authors: Peiyu Xiong, Michael Tegegn, Jaskeerat Singh Sarin, Shubhraneel Pal,
Julia Rubin
- Abstract要約: 逆の例は、攻撃者が意図的にモデルを混乱させてミスを犯すように設計された機械学習モデルへの入力である。
この問題に対処するために、敵の堅牢性の領域は、敵の攻撃の背後にあるメカニズムとこれらの攻撃に対する防御を調査する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.1310970179750015
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Adversarial examples are inputs to machine learning models that an attacker
has intentionally designed to confuse the model into making a mistake. Such
examples pose a serious threat to the applicability of machine-learning-based
systems, especially in life- and safety-critical domains. To address this
problem, the area of adversarial robustness investigates mechanisms behind
adversarial attacks and defenses against these attacks. This survey reviews a
particular subset of this literature that focuses on investigating properties
of training data in the context of model robustness under evasion attacks. It
first summarizes the main properties of data leading to adversarial
vulnerability. It then discusses guidelines and techniques for improving
adversarial robustness by enhancing the data representation and learning
procedures, as well as techniques for estimating robustness guarantees given
particular data. Finally, it discusses gaps of knowledge and promising future
research directions in this area.
- Abstract(参考訳): 敵の例は機械学習モデルへの入力であり、攻撃者が意図的にモデルを混同して間違いを起こすように設計した。
このような例は、特に生命および安全クリティカルな領域において、機械学習ベースのシステムの適用性に深刻な脅威をもたらす。
この問題に対処するため、敵対的堅牢性領域は、これらの攻撃に対する敵対的攻撃と防御の背後にあるメカニズムを調査している。
本研究は, 避難攻撃時のモデルロバスト性の観点から, トレーニングデータの特性を調査することに焦点を当てた, この文献の特定のサブセットをレビューする。
まず、敵の脆弱性につながるデータの主な特性を要約する。
次に,データ表現と学習手順の強化による対向的ロバスト性向上のためのガイドラインと手法と,与えられた特定のデータに対するロバスト性保証を推定する手法について論じる。
最後に、この領域における知識のギャップと将来的な研究の方向性について論じる。
関連論文リスト
- Analyzing Adversarial Inputs in Deep Reinforcement Learning [53.3760591018817]
本稿では, 正当性検証のレンズを用いて, 逆入力の特性を包括的に解析する。
このような摂動に対する感受性に基づいてモデルを分類するために、新しい計量である逆数率(Adversarial Rate)を導入する。
本分析は, 直交入力が所定のDRLシステムの安全性にどのように影響するかを実証的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T21:58:40Z) - Unveiling Safety Vulnerabilities of Large Language Models [4.562678399685183]
本稿では,AttaQと呼ばれる質問の形で,敵対的な事例を含むユニークなデータセットを提案する。
各種モデルの脆弱性を解析することにより,データセットの有効性を評価する。
脆弱なセマンティック領域を特定し命名するための新しい自動アプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-07T16:50:33Z) - Re-thinking Data Availablity Attacks Against Deep Neural Networks [53.64624167867274]
本稿では、未学習例の概念を再検討し、既存のロバストな誤り最小化ノイズが不正確な最適化目標であることを示す。
本稿では,計算時間要件の低減による保護性能の向上を図った新しい最適化パラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T04:03:51Z) - Disentangled Text Representation Learning with Information-Theoretic
Perspective for Adversarial Robustness [17.5771010094384]
敵の脆弱性は信頼性の高いNLPシステムを構築する上で大きな障害である。
最近の研究は、モデルの敵意的な脆弱性は教師あり訓練における非破壊的な特徴によって引き起こされると主張している。
本稿では,不整合表現学習の観点から,敵対的課題に取り組む。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-26T18:14:39Z) - Improving robustness of jet tagging algorithms with adversarial training [56.79800815519762]
本研究では,フレーバータグ付けアルゴリズムの脆弱性について,敵攻撃による検証を行った。
シミュレーション攻撃の影響を緩和する対人訓練戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-25T19:57:19Z) - Poisoning Attacks and Defenses on Artificial Intelligence: A Survey [3.706481388415728]
データ中毒攻撃は、トレーニングフェーズ中にモデルに供給されたデータサンプルを改ざんして、推論フェーズ中にモデルの精度を低下させる攻撃の一種である。
この研究は、この種の攻撃に対処する最新の文献で見つかった最も関連性の高い洞察と発見をまとめたものである。
実環境下での幅広いMLモデルに対するデータ中毒の影響を比較検討し,本研究の徹底的な評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T14:43:38Z) - Adversarial Machine Learning In Network Intrusion Detection Domain: A
Systematic Review [0.0]
ディープラーニングモデルは、誤った分類決定を行うためにモデルを誤解させる可能性のあるデータインスタンスに対して脆弱であることがわかった。
本調査では,ネットワーク侵入検出分野における敵機械学習のさまざまな側面を利用した研究について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-06T19:10:23Z) - A Review of Adversarial Attack and Defense for Classification Methods [78.50824774203495]
本稿では,敵対的事例の生成と保護に焦点をあてる。
この論文は、多くの統計学者が、この重要かつエキサイティングな分野において、敵の事例を生成・防御することを奨励するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-18T22:13:43Z) - Explainable Adversarial Attacks in Deep Neural Networks Using Activation
Profiles [69.9674326582747]
本稿では,敵対的事例に基づくニューラルネットワークモデルを検討するためのビジュアルフレームワークを提案する。
これらの要素を観察することで、モデル内の悪用領域を素早く特定できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-18T13:04:21Z) - Dataset Security for Machine Learning: Data Poisoning, Backdoor Attacks,
and Defenses [150.64470864162556]
この作業は体系的に分類され、幅広いデータセット脆弱性とエクスプロイトを議論する。
様々な毒とバックドアの脅威モデルとそれらの関係を記述することに加えて,それらの統一分類法を展開する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-18T22:38:47Z)
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。