論文の概要: Differentiable Adversarial Attacks for Marked Temporal Point Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10606v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 23:42:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:26:02.216034
• Title: Differentiable Adversarial Attacks for Marked Temporal Point Processes
• Title（参考訳）: マーク付き時間点過程に対する微分逆アタック
• Authors: Pritish Chakraborty, Vinayak Gupta, Rahul R, Srikanta J. Bedathur, Abir De,
• Abstract要約: マーク付き時間点過程(MTPP)は連続時間事象列のモデル化に極めて有効であることが示されている。 MTPPモデルに特化して設計された敵攻撃について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.214175967274254
• License:
• Abstract: Marked temporal point processes (MTPPs) have been shown to be extremely effective in modeling continuous time event sequences (CTESs). In this work, we present adversarial attacks designed specifically for MTPP models. A key criterion for a good adversarial attack is its imperceptibility. For objects such as images or text, this is often achieved by bounding perturbation in some fixed $L_p$ norm-ball. However, similarly minimizing distance norms between two CTESs in the context of MTPPs is challenging due to their sequential nature and varying time-scales and lengths. We address this challenge by first permuting the events and then incorporating the additive noise to the arrival timestamps. However, the worst case optimization of such adversarial attacks is a hard combinatorial problem, requiring exploration across a permutation space that is factorially large in the length of the input sequence. As a result, we propose a novel differentiable scheme PERMTPP using which we can perform adversarial attacks by learning to minimize the likelihood, while minimizing the distance between two CTESs. Our experiments on four real-world datasets demonstrate the offensive and defensive capabilities, and lower inference times of PERMTPP.
• Abstract（参考訳）: MTPPは連続時間事象列(CTES)のモデル化に極めて有効であることが示されている。 本研究では,MTPPモデルに特化して設計された敵攻撃について述べる。 良い敵攻撃の鍵となる基準は、その非受容性である。 画像やテキストなどのオブジェクトの場合、これは固定された$L_p$ノルムボールで摂動を束縛することで達成されることが多い。 しかし、MTPPの文脈における2つのCTES間の距離ノルムの最小化は、そのシーケンシャルな性質と時間スケールと長さの変化により困難である。 この課題に対処するため、まずイベントを置換し、次に到着するタイムスタンプに付加ノイズを組み込むことで対処する。 しかし、このような敵攻撃の最悪の場合の最適化は難しい組合せ問題であり、入力列の長さが決定的に大きい置換空間を探索する必要がある。 その結果,2つのCTES間の距離を最小化しながら,その可能性の最小化を学習することで,敵対攻撃を実行できる新しい微分可能方式PERMTPPを提案する。 実世界の4つのデータセットに対する実験は、PERMTPPの攻撃的および防御的能力、および低い推論時間を示す。

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