論文の概要: Ensuring Calibration Robustness in Split Conformal Prediction Under Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18562v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 18:16:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.90099
• Title: Ensuring Calibration Robustness in Split Conformal Prediction Under Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 対向攻撃による分別等角予測における校正ロバスト性確保
• Authors: Xunlei Qian, Yue Xing,
• Abstract要約: コンフォーマル予測(CP)は、分布のない有限サンプルのカバレッジを保証するが、交換可能性に依存している。 本研究では, 対向的摂動下での分割共形予測のロバスト性について検討し, 適用範囲の妥当性と結果の予測セットサイズに着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.250749912706834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction (CP) provides distribution-free, finite-sample coverage guarantees but critically relies on exchangeability, a condition often violated under distribution shift. We study the robustness of split conformal prediction under adversarial perturbations at test time, focusing on both coverage validity and the resulting prediction set size. Our theoretical analysis characterizes how the strength of adversarial perturbations during calibration affects coverage guarantees under adversarial test conditions. We further examine the impact of adversarial training at the model-training stage. Extensive experiments support our theory: (i) Prediction coverage varies monotonically with the calibration-time attack strength, enabling the use of nonzero calibration-time attack to predictably control coverage under adversarial tests; (ii) target coverage can hold over a range of test-time attacks: with a suitable calibration attack, coverage stays within any chosen tolerance band across a contiguous set of perturbation levels; and (iii) adversarial training at the training stage produces tighter prediction sets that retain high informativeness.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測(CP)は、分布のない有限サンプルのカバレッジを保証するが、重要なことは交換可能性に依存する。 本研究では, 対向的摂動下での分割共形予測のロバスト性について検討し, 適用範囲の妥当性と結果の予測セットサイズに着目した。 理論解析では, キャリブレーション時の対向摂動強度が対向試験条件下でのカバレッジ保証にどのように影響するかを特徴付ける。 さらに,モデル学習段階における対人訓練の効果について検討した。 大規模な実験は我々の理論を支持します。 一 キャリブレーション時攻撃力により予測範囲は単調に変化し、非ゼロキャリブレーション時攻撃により敵検定時のカバレッジを予測可能とする。 二 標的範囲は、適度な校正攻撃により、連続した摂動レベルを越えて選択された許容範囲内に留まる。 三 訓練段階における敵の訓練は、高い情報性を維持するためのより厳密な予測セットを生成する。

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