論文の概要: Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09790v3
• Date: Tue, 28 Nov 2023 15:53:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 12:41:40.997578
• Title: Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting
• Title（参考訳）: ブレーキング境界:ディープワイヤレストラフィック予測におけるバランシング性能とロバスト性
• Authors: Romain Ilbert, Thai V. Hoang, Zonghua Zhang, Themis Palpanas
• Abstract要約: 正確性と堅牢性の間のトレードオフのバランスをとることは、時系列予測における長年の課題である。 本研究では,様々な摂動シナリオを考察し,実世界の通信データを用いた敵攻撃に対する防御機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.029214459961114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Balancing the trade-off between accuracy and robustness is a long-standing challenge in time series forecasting. While most of existing robust algorithms have achieved certain suboptimal performance on clean data, sustaining the same performance level in the presence of data perturbations remains extremely hard. In this paper, we study a wide array of perturbation scenarios and propose novel defense mechanisms against adversarial attacks using real-world telecom data. We compare our strategy against two existing adversarial training algorithms under a range of maximal allowed perturbations, defined using $\ell_{\infty}$-norm, $\in [0.1,0.4]$. Our findings reveal that our hybrid strategy, which is composed of a classifier to detect adversarial examples, a denoiser to eliminate noise from the perturbed data samples, and a standard forecaster, achieves the best performance on both clean and perturbed data. Our optimal model can retain up to $92.02\%$ the performance of the original forecasting model in terms of Mean Squared Error (MSE) on clean data, while being more robust than the standard adversarially trained models on perturbed data. Its MSE is 2.71$\times$ and 2.51$\times$ lower than those of comparing methods on normal and perturbed data, respectively. In addition, the components of our models can be trained in parallel, resulting in better computational efficiency. Our results indicate that we can optimally balance the trade-off between the performance and robustness of forecasting models by improving the classifier and denoiser, even in the presence of sophisticated and destructive poisoning attacks.
• Abstract（参考訳）: 正確性と堅牢性の間のトレードオフのバランスは、時系列予測における長年の課題である。 既存のロバストなアルゴリズムのほとんどは、クリーンなデータに対してある種の準最適性能を達成したが、データ摂動の存在下では同じパフォーマンスレベルを維持することは、非常に難しいままである。 本稿では,多種多様な摂動シナリオを考察し,実世界の通信データを用いた敵攻撃に対する防御機構を提案する。 我々は,$\ell_{\infty}$-norm,$\in [0.1,0.4]$で定義される最大許容摂動の範囲で,既存の2つの敵訓練アルゴリズムと比較する。 我々のハイブリッド戦略は, 敵対的サンプルを検出する分類器, 摂動データサンプルからノイズを除去するデノイザ, および標準予測器から構成されており, 清浄データと摂動データの両方で最高の性能を発揮する。 我々の最適モデルは、クリーンデータにおける平均正方形誤差(MSE)の観点から、元の予測モデルの性能を最大92.02\%保ちつつ、摂動データにおける標準的な逆トレーニングモデルよりも堅牢である。 MSEは2.71$\times$と2.51$\times$で、通常のデータと摂動データの比較値よりも低い。 さらに、モデルのコンポーネントを並列にトレーニングすることで、計算効率も向上します。 本研究は, 高度で破壊的な毒殺攻撃があっても, 分類器とデノイザーの改善により, 予測モデルの性能と堅牢性のトレードオフを最適にバランスできることを示す。

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