Çekişmeli eğitim

Çekişmeli eğitim, modelin sağlamlığını, saldırılara karşı savunma yeteneğiyle donatarak artırmayı amaçlayan bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Eğitim verilerine bir tür yapay gürültü katan bir veri artırma biçimidir. Bu tür gürültü, algoritmalar tarafından veya basitçe girdi örneklerine küçük bozulmalar eklenerek oluşturulabilir.

Rekabetçi eğitimin amacı, modelin performansını belirli saldırı türlerine karşı daha dayanıklı hale getirmektir. Örneğin, giriş verilerine küçük tedirginlikler eklemek, modeli belirli saldırı türlerine karşı daha az duyarlı hale getirebilir. Bu, prensipte, modelin belirli özelliklere daha az bağımlı olacak şekilde eğitildiği düzenlileştirme kavramına benzer.

Gürültülü veriler modelin daha etkili bir şekilde genelleştirilmesini teşvik ettiğinden, çekişmeli eğitim aşırı uyum riskini azaltmaya yardımcı olabilir. Saldırıya karşı dayanıklılık performansını artırdığından, modelin yeni veri kümelerindeki doğruluğunu artırmak için de kullanılabilir.

Çekişmeli eğitim aynı zamanda belirli saldırılara karşı daha yüksek bir dirence sahip olduğundan modelin güvenliğini artırmaya da yardımcı olabilir. Bu, örneğin eğitim verilerinin manipülasyonuna veya zehirlenmesine karşı daha az savunmasız hale getirir; bu da performansın düşmesine neden olabilir.

Çekişmeli eğitim, derin öğrenme modellerinin performansını ve güvenliğini artırmak için yaygın olarak kullanılır. Anormallik tespiti ve ağa izinsiz girişlerin önlenmesi gibi siber güvenliğe yönelik veri odaklı yaklaşımların doğruluğunu ve sağlamlığını artırmak için kullanılmıştır.