對(duì)抗環(huán)境中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究.pdf

1、隨著對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)研究的不斷深入，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用場(chǎng)景正在不斷擴(kuò)大。雖然大部分應(yīng)用所處的環(huán)境都是沒(méi)有威脅的，但是也有一部分是在對(duì)抗環(huán)境中的。在這些領(lǐng)域中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法本身可能會(huì)成為一個(gè)新的弱點(diǎn)。本論文的目的是希望提高機(jī)器學(xué)習(xí)算法在對(duì)抗環(huán)境中的抗攻擊性。而現(xiàn)有研究表明，改進(jìn)效果最佳的方式便是將少量模擬攻擊的樣本添加入訓(xùn)練集，于是提高學(xué)習(xí)算法抗攻擊性的問(wèn)題就轉(zhuǎn)化為提出更符合實(shí)際情況的攻擊模擬算法。所以本文的主要工作如下：
　　1、提出一

2、種新的針對(duì)分類(lèi)學(xué)習(xí)算法的攻擊模擬算法。該算法利用多線性分類(lèi)器擬合的辦法，減少了現(xiàn)有研究需要目標(biāo)分類(lèi)器詳細(xì)決策邊界這個(gè)條件，使模擬算法更貼近于實(shí)際情況，不至于過(guò)于高估攻擊者的能力。并通過(guò)成員分類(lèi)器閾值的設(shè)定來(lái)選擇最優(yōu)攻擊或模仿攻擊，保證了最終效果不差于現(xiàn)有攻擊模擬算法。該算法即可用于衡量分類(lèi)器在對(duì)抗性環(huán)境中的抗攻擊性，也可用于在訓(xùn)練階段增強(qiáng)其抗攻擊性。
　　2、提出一種針對(duì)聚類(lèi)學(xué)習(xí)算法的攻擊點(diǎn)選取方法。區(qū)別于現(xiàn)有研究方法（專注于針對(duì)