Adversarial Risk(적대적 위험)란 무엇입니까?
Adversarial Risk 적대적 위험 - One of the most effective adversarial defense methods is adversarial training (AT), which enhances the robustness of the model by incorporating adversarial samples into the training process and minimizing an adversarial risk. [1] We unveil how the transferability level of the attack determines the attackability of the classifier via establishing an informationtheoretic analysis of the adversarial risk. [2] In this work, through a theoretical study, we investigate the adversarial risk and robustness of classifiers and draw a connection to the well-known phenomenon of concentration of measure in metric measure spaces. [3]가장 효과적인 적대적 방어 방법 중 하나는 적대적 훈련(AT)으로, 적대적 샘플을 훈련 프로세스에 통합하고 적대적 위험을 최소화하여 모델의 견고성을 향상시킵니다. [1] 공격의 전송 가능성 수준이 적대적 위험에 대한 정보 이론적인 분석을 수립하여 분류기의 공격 가능성을 결정하는 방법을 공개합니다. [2] 이 연구에서는 이론적 연구를 통해 분류기의 적대적 위험과 견고성을 조사하고 미터법 공간에서 잘 알려진 측정 집중 현상과 연결합니다. [3]
adversarial risk analysi 적대적 위험 분석
In this paper, we use the adversarial risk analysis (ARA) methodology to model first-price sealed-bid auctions under quite realistic assumptions. [1] We provide an adversarial risk analysis framework for batch acceptance problems in which a decision maker relies exclusively on the size of the batch to accept or reject its admission to a system,. [2] We propose two new models which incorporate these settings and, hence, are more realistic, and use adversarial risk analysis to find their solutions. [3] Noting these challenges, this manuscript reviews command and control constructs, surveys related literature, and explores opportunities for adversarial risk analysis, a decision-theoretic alternative to game theory, to address AML in multi-source command and control settings. [4] The method makes some relevant contributions to adversarial risk analysis: (i) it represents attackers that can choose among multiple attack scenarios and the no-attack scenario; (ii) it measures the deterrence effect caused by synergic portfolios of defensive measures; and (iii) it proposes an algorithm that identifies dominated portfolios and may, thus, overcome the scalability problems inherent to this portfolio optimization. [5] The agent makes decisions influenced by affective factors when interacting with humans and other agents under the Adversarial Risk Analysis framework. [6] In this work, we propose an adversarial risk analysis approach to provide a novel one-sided prescriptive support strategy for the defender to optimize the defensive resource allocation, based on a subjective expected utility model, in which the decisions of the adversaries are uncertain. [7] We provide an alternative framework to such problems based on adversarial risk analysis which we illustrate with examples. [8] Grant Numbers: RTC‐2017‐6593‐7, MTM2017‐86875‐C3‐1‐R AXA‐ICMAT Chair on Adversarial Risk Analysis. [9] Unlike previous solutions framed under a standard game-theoretic perspective, we provide a decision-analytic methodology to support the decision maker based on an adversarial risk analysis paradigm. [10]이 문서에서는 ARA(Adversarial Risk Analysis) 방법론을 사용하여 매우 현실적인 가정 하에 최고가 봉인 입찰 경매를 모델링합니다. [1] 우리는 의사 결정자가 시스템에 대한 승인을 수락하거나 거부하기 위해 배치 크기에만 전적으로 의존하는 배치 수락 문제에 대한 적대적 위험 분석 프레임워크를 제공합니다. [2] 우리는 이러한 설정을 통합하여 더 현실적이고 적대적 위험 분석을 사용하여 솔루션을 찾는 두 가지 새로운 모델을 제안합니다. [3] 이러한 문제에 주목하여 이 원고는 명령 및 제어 구성을 검토하고 관련 문헌을 조사하며 게임 이론에 대한 의사 결정 이론적인 대안인 적대적 위험 분석을 위한 기회를 탐색하여 다중 소스 명령 및 제어 설정에서 AML을 해결합니다. [4] 이 방법은 적대적 위험 분석에 몇 가지 관련 기여를 합니다. (i) 여러 공격 시나리오와 무공격 시나리오 중에서 선택할 수 있는 공격자를 나타냅니다. (ii) 방어 조치의 시너지 포트폴리오로 인한 억제 효과를 측정합니다. (iii) 지배적인 포트폴리오를 식별하고 따라서 이 포트폴리오 최적화에 고유한 확장성 문제를 극복할 수 있는 알고리즘을 제안합니다. [5] 에이전트는 적대적 위험 분석 프레임워크에서 인간 및 다른 에이전트와 상호 작용할 때 정서적 요인의 영향을 받는 결정을 내립니다. [6] 이 연구에서는 적의 결정이 불확실한 주관적인 기대 유틸리티 모델을 기반으로 방어자가 방어 자원 할당을 최적화할 수 있는 새로운 일방적인 처방 지원 전략을 제공하기 위해 적대적 위험 분석 접근 방식을 제안합니다. [7] 우리는 예제와 함께 설명하는 적대적 위험 분석을 기반으로 이러한 문제에 대한 대안 프레임워크를 제공합니다. [8] 보조금 번호: RTC-2017-6593-7, MTM2017-86875-C3-1-R AXA-ICMAT 적대적 위험 분석 의장. [9] 표준 게임 이론적인 관점에서 프레임된 이전 솔루션과 달리 우리는 적대적 위험 분석 패러다임을 기반으로 의사 결정자를 지원하는 의사 결정 분석 방법론을 제공합니다. [10]