《計算機應用研究》|Application Research of Computers

一種基于數據復雜度的投毒數據檢測方法

Method for detecting poisoning data based on data complexity

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作者 亢飛,李建彬
機構 中南大學 信息科學與工程學院;中南大學 信息安全與大數據研究院
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摘要 針對機器學習模型訓練過程中攻擊者可以利用修改原始訓練數據生成投毒數據的方式對機器學習模型進行投毒攻擊的問題,提出一種基于數據復雜度的投毒數據檢測方法。該方法在正常數據集的基礎上,應用梯度上升策略對正常數據集內的樣本實例進行自我投毒,通過挖掘自我投毒產生的投毒數據對正常數據集數據復雜度的影響,訓練能夠辨別投毒數據的檢測模型。該方法在選定的應用場景中的檢測準確率比現有方法有更好的效果。實驗結果表明,投毒數據能夠有效降低機器學習模型預測能力,應用基于數據復雜度的檢測方法能夠有效檢測投毒數據,降低投毒數據對模型預測能力的不良影響。
關鍵詞 機器學習;投毒攻擊;梯度上升;數據復雜度
基金項目
本文URL http://www.oirznw.live/article/02-2020-07-033.html
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