論文の概要: Introducing Adaptive Continuous Adversarial Training (ACAT) to Enhance ML Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10461v2
• Date: Wed, 29 May 2024 14:23:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 23:01:49.049242
• Title: Introducing Adaptive Continuous Adversarial Training (ACAT) to Enhance ML Robustness
• Title（参考訳）: アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・トレーニング(ACAT)の導入によるMLロバストネスの促進
• Authors: Mohamed elShehaby, Aditya Kotha, Ashraf Matrawy,
• Abstract要約: ACATは、継続的学習セッション中に、敵のトレーニングサンプルをモデルに統合する。 MLをベースとしたSPAMフィルタの精度は,3回のトレーニング後に69%から88%に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.474723404975345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adversarial training enhances the robustness of Machine Learning (ML) models against adversarial attacks. However, obtaining labeled training and adversarial training data in network/cybersecurity domains is challenging and costly. Therefore, this letter introduces Adaptive Continuous Adversarial Training (ACAT), a method that integrates adversarial training samples into the model during continuous learning sessions using real-world detected adversarial data. Experimental results with a SPAM detection dataset demonstrate that ACAT reduces the time required for adversarial sample detection compared to traditional processes. Moreover, the accuracy of the under-attack ML-based SPAM filter increased from 69% to over 88% after just three retraining sessions.
• Abstract（参考訳）: 敵の訓練は、敵の攻撃に対する機械学習(ML)モデルの堅牢性を高める。 しかし、ネットワーク/サイバーセキュリティ領域におけるラベル付きトレーニングデータと敵のトレーニングデータを取得することは困難かつコストがかかる。 そこで,本論文では,現実に検出された逆データを用いて,連続学習セッション中に,逆学習サンプルをモデルに統合するAdaptive Continuous Adversarial Training (ACAT)を紹介する。 SPAM検出データセットによる実験結果から、ACATは従来のプロセスと比較して逆サンプル検出に要する時間を短縮することを示した。 さらに, MLに基づくSPAMフィルタの精度は, 3回のトレーニング後に69%から88%に向上した。

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