論文の概要: Robustness of Selected Learning Models under Label-Flipping Attack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12516v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 22:00:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:30:04.565516
• Title: Robustness of Selected Learning Models under Label-Flipping Attack
• Title（参考訳）: ラベルフリップ攻撃下における選択学習モデルのロバスト性
• Authors: Sarvagya Bhargava, Mark Stamp,
• Abstract要約: ラベルフリップに基づく敵攻撃を受けた場合、マルウェアデータセット上で訓練された従来の機械学習モデルとディープラーニングモデルを比較した。 敵攻撃に対して試験したモデルのロバスト性は,初期精度とロバスト性の両方を最大限に組み合わせたモデルで広範囲に変動することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144798
• License:
• Abstract: In this paper we compare traditional machine learning and deep learning models trained on a malware dataset when subjected to adversarial attack based on label-flipping. Specifically, we investigate the robustness of Support Vector Machines (SVM), Random Forest, Gaussian Naive Bayes (GNB), Gradient Boosting Machine (GBM), LightGBM, XGBoost, Multilayer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN), MobileNet, and DenseNet models when facing varying percentages of misleading labels. We empirically assess the the accuracy of each of these models under such an adversarial attack on the training data. This research aims to provide insights into which models are inherently more robust, in the sense of being better able to resist intentional disruptions to the training data. We find wide variation in the robustness of the models tested to adversarial attack, with our MLP model achieving the best combination of initial accuracy and robustness.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ラベルフリップに基づく逆攻撃を受ける場合,マルウェアデータセット上で訓練された従来の機械学習モデルとディープラーニングモデルを比較した。 具体的には,SVM,ランダムフォレスト,ガウスナイーブベイズ(GNB),グラディエントブースティングマシン(GBM),ライトGBM,XGBoost,マルチレイヤパーセプトロン(MLP),畳み込みニューラルネットワーク(CNN),MobileNet,DenseNetモデルが,ラベルの異なるパーセンテージに直面する場合のロバスト性について検討する。 トレーニングデータに対するこのような敵攻撃の下で,これらのモデルの精度を実証的に評価する。 この研究は、トレーニングデータに対する意図的な破壊に抵抗しやすくするために、どのモデルが本質的により堅牢であるかに関する洞察を提供することを目的としている。 MLPモデルは初期精度と頑健さの最適組み合わせを達成し, 敵攻撃に対して試験したモデルのロバスト性に大きな変化が認められた。

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