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。

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