論文の概要: When Can Linear Learners be Robust to Indiscriminate Poisoning Attacks?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01073v1
• Date: Mon, 3 Jul 2023 14:54:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 12:41:10.127060
• Title: When Can Linear Learners be Robust to Indiscriminate Poisoning Attacks?
• Title（参考訳）: リニア学習者はいつ、犯罪を区別できないのか?
• Authors: Fnu Suya, Xiao Zhang, Yuan Tian, David Evans
• Abstract要約: 本研究では, 学習者に対する無差別な毒殺について検討し, 学習者に対して, 学習データにいくつかの工芸品を注入し, 誘導モデルに高い試験誤差を生じさせるよう強制することを目的とした。 そこで本研究では, 線形学習者に対して, 線形学習者に対する有害な攻撃を非差別化するために, データセットが本質的に堅牢であるかどうかを考察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.14057215898902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study indiscriminate poisoning for linear learners where an adversary injects a few crafted examples into the training data with the goal of forcing the induced model to incur higher test error. Inspired by the observation that linear learners on some datasets are able to resist the best known attacks even without any defenses, we further investigate whether datasets can be inherently robust to indiscriminate poisoning attacks for linear learners. For theoretical Gaussian distributions, we rigorously characterize the behavior of an optimal poisoning attack, defined as the poisoning strategy that attains the maximum risk of the induced model at a given poisoning budget. Our results prove that linear learners can indeed be robust to indiscriminate poisoning if the class-wise data distributions are well-separated with low variance and the size of the constraint set containing all permissible poisoning points is also small. These findings largely explain the drastic variation in empirical attack performance of the state-of-the-art poisoning attacks on linear learners across benchmark datasets, making an important initial step towards understanding the underlying reasons some learning tasks are vulnerable to data poisoning attacks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 学習者に対する無差別な毒殺について検討し, 学習者に対して, 学習データにいくつかの工芸品を注入する。 そこで本研究では, 線形学習者に対して, 線形学習者に対する有害な攻撃を非差別化するために, データセットが本質的に堅牢であるかどうかを考察する。 理論上のガウス分布については、与えられた中毒予算において誘導モデルの最大リスクを達成する中毒戦略として定義される最適中毒攻撃の挙動を厳格に特徴付ける。 その結果, クラス別データ分布が低分散で十分に分離され, 許容されるすべての毒点を含む制約集合のサイズも小さい場合, 線形学習者は確実に中毒を判別できることがわかった。 これらの結果は、ベンチマークデータセット全体にわたる線形学習者に対する最先端の中毒攻撃による経験的攻撃性能の劇的な変化を主に説明しており、いくつかの学習タスクがデータ中毒攻撃に脆弱である理由を理解するための重要な第一歩となっている。

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