對抗環(huán)境中的機器學(xué)習(xí)算法研究.pdf

1、隨著對機器學(xué)習(xí)研究的不斷深入，機器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用場景正在不斷擴大。雖然大部分應(yīng)用所處的環(huán)境都是沒有威脅的，但是也有一部分是在對抗環(huán)境中的。在這些領(lǐng)域中，機器學(xué)習(xí)算法本身可能會成為一個新的弱點。本論文的目的是希望提高機器學(xué)習(xí)算法在對抗環(huán)境中的抗攻擊性。而現(xiàn)有研究表明，改進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)算法抗攻擊性的問題就轉(zhuǎn)化為提出更符合實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、種新的針對分類學(xué)習(xí)算法的攻擊模擬算法。該算法利用多線性分類器擬合的辦法，減少了現(xiàn)有研究需要目標(biāo)分類器詳細決策邊界這個條件，使模擬算法更貼近于實際情況，不至于過于高估攻擊者的能力。并通過成員分類器閾值的設(shè)定來選擇最優(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器在對抗性環(huán)境中的抗攻擊性，也可用于在訓(xùn)練階段增強其抗攻擊性。
　　2、提出一種針對聚類學(xué)習(xí)算法的攻擊點選取方法。區(qū)別于現(xiàn)有研究方法（專注于針對