التدريب على المواجهة

تدريب الخصومة هو أسلوب للتعلم الآلي يسعى إلى زيادة قوة النموذج من خلال تسليحه بالقدرة على الدفاع ضد الهجوم. إنه شكل من أشكال زيادة البيانات الذي يقدم شكلاً من أشكال الضوضاء الاصطناعية في بيانات التدريب. يمكن توليد مثل هذا الضجيج عن طريق الخوارزميات، أو ببساطة عن طريق إضافة اضطرابات صغيرة إلى عينات الإدخال.

الهدف من التدريب على الخصومة هو جعل أداء النموذج أكثر قوة لأنواع معينة من الهجوم. على سبيل المثال، قد تؤدي إضافة اضطرابات صغيرة إلى بيانات الإدخال إلى جعل النموذج أقل حساسية لأنواع معينة من الهجمات. وهذا مشابه من حيث المبدأ لمفهوم التنظيم، حيث يتم تدريب النموذج بحيث يكون أقل اعتماداً على ميزات محددة.

يمكن أن يساعد التدريب التنافسي في تقليل مخاطر التجهيز الزائد، حيث تشجع البيانات المزعجة النموذج على التعميم بشكل أكثر فعالية. ويمكن استخدامه أيضًا لزيادة دقة النموذج في مجموعات البيانات الجديدة، حيث تعمل قوة الهجوم على تحسين أدائه.

قد يساعد التدريب على المواجهة أيضًا في تحسين أمان النموذج نفسه، حيث يتمتع بدرجة أعلى من المقاومة لهجمات معينة. وهذا يجعلها أقل عرضة للتلاعب أو تسميم بيانات التدريب، على سبيل المثال، مما قد يؤدي إلى ضعف الأداء.

يُستخدم التدريب التنافسي بشكل شائع لتعزيز أداء وأمن نماذج التعلم العميق. وقد تم استخدامه لزيادة دقة وقوة الأساليب المعتمدة على البيانات للأمن السيبراني، مثل الكشف عن الحالات الشاذة ومنع اقتحام الشبكة.