論文の概要: Insights on Adversarial Attacks for Tabular Machine Learning via a Systematic Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15506v1
- Date: Wed, 18 Jun 2025 14:43:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.696778
- Title: Insights on Adversarial Attacks for Tabular Machine Learning via a Systematic Literature Review
- Title（参考訳）: 体系的文献レビューによる語学学習の敵対的攻撃に関する考察
- Authors: Salijona Dyrmishi, Mohamed Djilani, Thibault Simonetto, Salah Ghamizi, Maxime Cordy,
- Abstract要約: 機械学習における敵対的攻撃は、コンピュータビジョンやNLPのような領域で広くレビューされている。
我々は、主要なトレンドを強調し、攻撃戦略を分類し、現実の応用性に対する実践的な考慮事項にどのように対処するかを分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.11649527605611
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Adversarial attacks in machine learning have been extensively reviewed in areas like computer vision and NLP, but research on tabular data remains scattered. This paper provides the first systematic literature review focused on adversarial attacks targeting tabular machine learning models. We highlight key trends, categorize attack strategies and analyze how they address practical considerations for real-world applicability. Additionally, we outline current challenges and open research questions. By offering a clear and structured overview, this review aims to guide future efforts in understanding and addressing adversarial vulnerabilities in tabular machine learning.
- Abstract（参考訳）: 機械学習における敵対的攻撃はコンピュータビジョンやNLPなどの分野で広くレビューされてきたが、表形式のデータの研究はいまだに散在している。
本稿では,表層機械学習モデルを対象とした敵攻撃に着目した最初の体系的文献レビューを提供する。
我々は、主要なトレンドを強調し、攻撃戦略を分類し、現実の応用性に対する実践的な考慮事項にどのように対処するかを分析する。
さらに、現在の課題とオープンリサーチの課題についても概説する。
明確で構造化された概要を提供することで、このレビューは、表型機械学習における敵の脆弱性を理解し、対処するための今後の取り組みを導くことを目的としている。
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