論文の概要: Adversarial Training of Linear Models under Stealthy Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.25681v1
• Date: Wed, 26 Aug 2026 11:57:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-27 14:15:15.81297
• Title: Adversarial Training of Linear Models under Stealthy Attacks
• Title（参考訳）: 定常攻撃下における線形モデルの敵対的訓練
• Abstract要約: 本稿では、最適な攻撃戦略がステルスである検出器ベース切替モデルを提案する。 線形予測モデルに対しては、結果として生じる対角的リスクの凸定式化を導出する。 実データと合成データの数値シミュレーションでは、不正な攻撃確率であっても、部分的に攻撃されたデータの性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3909333359654275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Predictive models are widely used in many fields, but are vulnerable to false data injection attacks. To address this, detection schemes and adversarial training have been proposed, but such approaches lack guarantees against stealthy attacks. We therefore propose a detector-based switched model, in which optimal attack strategies are stealthy. For linear prediction models, we derive a convex formulation of the resulting adversarial risk. The model incorporates protected features and introduces a hyperparameter modelling attack probability, enabling an explicit performance trade-off between clean and attacked data regimes. Numerical simulations on real and synthetic data show improved performance on partially attacked data, even for misspecified attack probabilities.
• Abstract（参考訳）: 予測モデルは、多くの分野で広く使われているが、偽のデータインジェクション攻撃に弱い。 この問題に対処するために、検知方式と敵の訓練が提案されているが、そのようなアプローチはステルス攻撃に対する保証を欠いている。 そこで我々は,最適な攻撃戦略がステルスである検出器ベース切替モデルを提案する。 線形予測モデルに対しては、結果として生じる対角的リスクの凸定式化を導出する。 このモデルは保護された特徴を取り入れ、攻撃確率をモデル化するハイパーパラメータを導入し、クリーンデータとアタックデータの間で明示的なパフォーマンストレードオフを可能にする。 実データと合成データの数値シミュレーションでは、不正な攻撃確率であっても、部分的に攻撃されたデータの性能が向上した。

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