論文の概要: The Effect of Data Poisoning on Counterfactual Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08290v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 08:41:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-14 16:05:57.435084
• Title: The Effect of Data Poisoning on Counterfactual Explanations
• Title（参考訳）: データ中毒が反事実的説明に及ぼす影響
• Authors: Andr\'e Artelt, Shubham Sharma, Freddy Lecu\'e, Barbara Hammer
• Abstract要約: データ中毒に対する非現実的説明の脆弱性について検討する。 我々は,反実的な説明の文脈でデータ中毒を定式化し,リコースのコストを増大させる。 現状の反ファクト生成手法がこのようなデータ中毒に弱いことを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.22793048341916
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counterfactual explanations provide a popular method for analyzing the predictions of black-box systems, and they can offer the opportunity for computational recourse by suggesting actionable changes on how to change the input to obtain a different (i.e. more favorable) system output. However, recent work highlighted their vulnerability to different types of manipulations. This work studies the vulnerability of counterfactual explanations to data poisoning. We formalize data poisoning in the context of counterfactual explanations for increasing the cost of recourse on three different levels: locally for a single instance, or a sub-group of instances, or globally for all instances. We demonstrate that state-of-the-art counterfactual generation methods \& toolboxes are vulnerable to such data poisoning.
• Abstract（参考訳）: 対実的な説明はブラックボックスシステムの予測を解析するための一般的な方法であり、異なる(より好ましい)システム出力を得るために入力を変更する方法に関する実用的な変更を提案することによって、計算的リコースの機会を提供することができる。 しかし、最近の研究は、さまざまなタイプの操作に対する脆弱性を強調している。 この研究は、データ中毒に対する非現実的な説明の脆弱性を研究する。 我々は、データ中毒を、3つの異なるレベル(ローカルに1つのインスタンス、サブグループに1つ、グローバルにすべてのインスタンスに1つ)でリコースのコストを増大させるために、反ファクト的な説明の文脈で定式化する。 現状の逆ファクト生成手法 \&ツールボックスがこのようなデータ中毒に弱いことを実証する。

関連論文リスト

• Indiscriminate Disruption of Conditional Inference on Multivariate Gaussians [60.22542847840578]
  敵対的機械学習の進歩にもかかわらず、敵対者の存在下でのガウスモデルに対する推論は特に過小評価されている。 我々は,意思決定者の条件推論とその後の行動の妨害を希望する自己関心のある攻撃者について,一組の明らかな変数を乱すことで検討する。 検出を避けるため、攻撃者は、破損した証拠の密度によって可否が決定される場合に、攻撃が可否を示すことを望んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T17:46:55Z)
• Delta-Influence: Unlearning Poisons via Influence Functions [18.97730860349776]
  有害なトレーニングデータから異常なモデル行動を追跡する新しいアプローチである$Delta$-Influenceを導入する。 $Delta$-Influenceは、有毒なトレーニングデータと妥協したテストポイントとのリンクを回避したデータ変換を適用します。 Delta$-Influenceはすべての設定で最高のアンラーニングを実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T22:15:10Z)
• Unlearnable Examples Detection via Iterative Filtering [84.59070204221366]
  ディープニューラルネットワークは、データ中毒攻撃に弱いことが証明されている。 混合データセットから有毒なサンプルを検出することは極めて有益であり、困難である。 UE識別のための反復フィルタリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T13:26:13Z)
• Explainable bank failure prediction models: Counterfactual explanations to reduce the failure risk [0.0]
  銀行失敗予測モデルの正確性と理解性が重要である。 ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ディープラーニングのような複雑なモデルは、高い予測性能を提供するが、説明性は低い。 この課題に対処するためには, 対実的な説明を用いることが提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-14T15:27:27Z)
• Have You Poisoned My Data? Defending Neural Networks against Data Poisoning [0.393259574660092]
  本稿では,トランスファー学習環境における有毒なデータポイントの検出とフィルタリングを行う新しい手法を提案する。 有効毒は, 特徴ベクトル空間の清浄点とよく区別できることを示す。 提案手法は, 防衛率と最終訓練モデルの性能において, 既存の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T11:50:16Z)
• On Practical Aspects of Aggregation Defenses against Data Poisoning Attacks [58.718697580177356]
  悪意のあるトレーニングサンプルを持つディープラーニングモデルに対する攻撃は、データ中毒として知られている。 データ中毒に対する防衛戦略の最近の進歩は、認証された毒性の堅牢性を達成するためのアグリゲーション・スキームの有効性を強調している。 ここでは、Deep Partition Aggregation(ディープ・パーティション・アグリゲーション・アグリゲーション)、代表的アグリゲーション・ディフェンス(アグリゲーション・ディフェンス)に焦点を当て、効率、性能、堅牢性など、その実践的側面を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-28T17:59:35Z)
• Exploring Model Dynamics for Accumulative Poisoning Discovery [62.08553134316483]
  そこで我々は,モデルレベルの情報を通して,防衛を探索するための新しい情報尺度,すなわち,記憶の離散性(Memorization Discrepancy)を提案する。 暗黙的にデータ操作の変更をモデル出力に転送することで、メモリ識別は許容できない毒のサンプルを発見することができる。 我々は、その性質を徹底的に探求し、累積中毒に対する防御のために、離散型サンプル補正(DSC)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T14:45:24Z)
• Temporal Robustness against Data Poisoning [69.01705108817785]
  データ中毒は、悪意のあるトレーニングデータを通じて、敵対者が機械学習アルゴリズムの振る舞いを操作する場合を考慮している。 本研究では,攻撃開始時間と攻撃持続時間を測定する2つの新しい指標である耳線と持続時間を用いたデータ中毒の時間的脅威モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T18:59:19Z)
• Analysis and Detectability of Offline Data Poisoning Attacks on Linear Dynamical Systems [0.30458514384586405]
  統計検査のレンズを用いて最小二乗推定値に有毒が及ぼす影響について検討した。 古典的な統計的テストから逃れることのできる最小二乗推定器に対するステルスデータ中毒攻撃を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-16T10:01:03Z)
• Adversarial Examples Make Strong Poisons [55.63469396785909]
  従来は訓練済みのモデルに対する攻撃を意図していた敵の例は,近年の毒殺に特化して設計された手法よりも,データ中毒に有効であることを示す。 また,本手法は,データセットのセキュアなリリースにおいて,既存の中毒法よりも極めて効果的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-21T01:57:14Z)
• Gradient-based Data Subversion Attack Against Binary Classifiers [9.414651358362391]
  本研究では,攻撃者がラベルのラベルに毒を盛り,システムの機能を損なうようなラベル汚染攻撃に焦点を当てる。 我々は、予測ラベルに対する微分可能凸損失関数の勾配をウォームスタートとして利用し、汚染するデータインスタンスの集合を見つけるための異なる戦略を定式化する。 本実験は,提案手法がベースラインより優れ,計算効率が高いことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T09:04:32Z)
• Defening against Adversarial Denial-of-Service Attacks [0.0]
  データ中毒は、機械学習とデータ駆動技術に対する最も関連するセキュリティ脅威の1つです。 我々は,dos有毒なインスタンスを検出する新しい手法を提案する。 2つのdos毒殺攻撃と7つのデータセットに対する我々の防御を評価し、毒殺事例を確実に特定できることを確認します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-14T09:52:36Z)
• Beyond Trivial Counterfactual Explanations with Diverse Valuable Explanations [64.85696493596821]
  コンピュータビジョンの応用において、生成的対実法はモデルの入力を摂動させて予測を変更する方法を示す。 本稿では,多様性強化損失を用いて制約される不連続潜在空間における摂動を学習する反事実法を提案する。 このモデルは, 従来の最先端手法と比較して, 高品質な説明を生産する成功率を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T12:57:34Z)
• Just How Toxic is Data Poisoning? A Unified Benchmark for Backdoor and Data Poisoning Attacks [74.88735178536159]
  データ中毒は、モデル盗難から敵の攻撃まで、脅威の中で一番の懸念事項だ。 データ中毒やバックドア攻撃は、テスト設定のバリエーションに非常に敏感である。 厳格なテストを適用して、それらを恐れるべき程度を判断します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T18:34:08Z)

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。